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MeanShift源码

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简介:
《Meanshift源码》一书深入解析了Meanshift算法的核心代码与实现细节,适合对计算机视觉和机器学习感兴趣的读者研究使用。 主要用于目标追踪,适合初学者入门学习,代码经过测试有效。

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客服
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  • MeanShift
    优质
    《Meanshift源码》一书深入解析了Meanshift算法的核心代码与实现细节,适合对计算机视觉和机器学习感兴趣的读者研究使用。 主要用于目标追踪,适合初学者入门学习,代码经过测试有效。
  • MeanShift算法解析及Matlab
    优质
    本文深入浅出地解析了MeanShift算法的工作原理及其应用,并提供了详细的Matlab实现代码供读者学习参考。 这个文件包包含MATLAB源码以及关于meanshift算法的详细介绍文章、PPT和Word文档,欢迎下载。
  • MeanShift的Matlab代及C++中MeanShift聚类实现
    优质
    本资源提供MeanShift算法在Matlab和C++中的具体实现代码。通过这些代码示例,学习者可以深入了解MeanShift聚类方法的工作原理及其应用,并为实际问题解决提供参考方案。 Meanshift的Matlab代码MeanShift++是Meanshift聚类在C++中的实现。 当前版本可以使用,但功能有限。 用法: 当前编程模型包括一个名为`MeanShift`的类。构造函数接受指向内核函数的指针,在聚类过程中使用该函数。如果未指定,则默认使用高斯内核。点被假定为`vector`类型,而点集合则假设是`vector>`。 未来可能会有所改变。 要对一组点进行聚类,请创建一个`MeanShift`对象并调用其cluster方法,传入一组点和内核带宽作为参数。移动的点将被转换到它们聚合的位置,并以`vector>`形式返回。 例子: ```cpp vector> points = load_points(test_simple.csv); MeanShift* ms = new MeanShift(NULL); double kernel_bandwidth = 2; ``` 以上代码示例展示如何使用Meanshift类对一组点进行聚类。
  • Meanshift视频跟踪的MATLAB代及视频资
    优质
    本项目提供Meanshift算法在MATLAB环境下的实现代码及相关视频数据资源,适用于研究和学习视频目标跟踪技术。 Meanshift视频跟踪的MATLAB代码以及至少七八个用于目标跟踪的视频资源。这些资源已经在MATLAB 2015版本上测试通过并可以使用。
  • C++实现的meanShift视频目标跟踪
    优质
    这段简介描述了一个使用C++编写的meanShift算法实现的视频目标跟踪程序的源代码。此代码为研究和开发提供了便捷的基础工具。 使用C++实现了meanShift跟踪算法,并通过在视频中追踪物体验证了其可行性。文档包含源代码以及一份讲解meanShift原理的文档。
  • Meanshift与Normalized cut
    优质
    本文探讨了Mean Shift和Normalized Cut两种图像分割算法的基本原理、各自优势以及应用场景,旨在为读者提供对其特性和适用性的全面理解。 本段落介绍了一个MATLAB程序,该程序使用K-means、MeanShift和Normalized Cuts算法对图像进行分割。这些方法的实现简单明了,并且有助于深入理解相关的基本理论知识。
  • Meanshift分割-MATLAB实现_meanshift-segmentation.rar Meanshift算法_分割
    优质
    本资源提供Meanshift图像分割算法的MATLAB实现代码和示例数据,帮助用户理解和应用Meanshift算法进行图像处理与分析。 我改编的Meanshift彩色图像分割算法简单实用,适合初学者学习Meanshift算法。
  • Meanshift算法图像分割代
    优质
    这段代码实现了基于MeanShift算法的图像分割技术,能够有效地对图像中的相似区域进行分类和分离。 本代码利用meanshift的方法进行图像分割和边缘检测。在m.main里可以直接运行代码1(图片已存放在相应目录下),对于代码2,请注意调整图片文件路径。其中,代码1使用rgb三个维度进行meanshift分割,而代码2则采用luv三个维度进行处理。这些代码易于理解,希望大家能够享受编程的乐趣。
  • MeanShift算法的MATLAB代+详尽注释
    优质
    本资源提供了一个详细的MATLAB实现的MeanShift算法代码,包含丰富的注释帮助理解每一步操作和参数设置。适合初学者学习图像处理中的聚类技术。 机器视觉领域的视频图像跟踪方向非常适合初学者。每条代码都配有详细的注释。