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MATLAB尺寸检测代码-DSC: CVPR 2018 (口头报告) 和 TPAMI 2019

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简介：
这段工作介绍了在CVPR 2018会议上以口头报告形式展示，并后被TPAMI期刊接受发表的MATLAB尺寸检测代码DSC，为物体尺度估计提供了一种有效的方法。 MATLAB尺寸检测代码用于阴影检测（及去除）的方向感知空间上下文功能是由香港中文大学的胡小伟编写的。 引用： @InProceedings{Hu_2018_CVPR， 作者={胡小伟，傅志荣，朱磊，秦静和衡安}， 标题={用于阴影检测的方向感知空间上下文特征}， 会议名称={IEEE计算机视觉与模式识别大会（CVPR）}， 页码={7454--7462}, 年份={2018}} @article{hu2019direction, 作者={胡小伟，傅志荣，朱磊，秦静和衡安}, 标题={用于阴影检测与去除的方向感知空间上下文特征}, 期刊名称={IEEE模式分析与机器智能交易}, 年份={2019}， 注意=即将出版} SBU和UCF数据集上的阴影检测结果可以找到。有关新的UCF片段（某些作品使用过）的阴影检测结果，请参见相关资料；误码率：10.38，准确度：0.95

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  • MATLAB尺寸检测代码-DSC: CVPR 2018 (口头报告) 和 TPAMI 2019
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    这段工作介绍了在CVPR 2018会议上以口头报告形式展示，并后被TPAMI期刊接受发表的MATLAB尺寸检测代码DSC，为物体尺度估计提供了一种有效的方法。 MATLAB尺寸检测代码用于阴影检测（及去除）的方向感知空间上下文功能是由香港中文大学的胡小伟编写的。 引用： @InProceedings{Hu_2018_CVPR， 作者={胡小伟，傅志荣，朱磊，秦静和衡安}， 标题={用于阴影检测的方向感知空间上下文特征}， 会议名称={IEEE计算机视觉与模式识别大会（CVPR）}， 页码={7454--7462}, 年份={2018}} @article{hu2019direction, 作者={胡小伟，傅志荣，朱磊，秦静和衡安}, 标题={用于阴影检测与去除的方向感知空间上下文特征}, 期刊名称={IEEE模式分析与机器智能交易}, 年份={2019}， 注意=即将出版} SBU和UCF数据集上的阴影检测结果可以找到。有关新的UCF片段（某些作品使用过）的阴影检测结果，请参见相关资料；误码率：10.38，准确度：0.95
     
  • CCD.rar_CCD及MATLAB尺寸检测_matlab图像尺寸测量_ccd尺寸分析
    优质
    本资源包提供了基于MATLAB的CCD摄像头图像处理技术，包括尺寸测量与分析方法，适用于科研和工程实践中的精度要求。 图像处理包括灰度变换、中值滤波、二值化处理以及边缘检测等功能，并可用于进行一维尺寸测量。
     
  • MATLAB开发——尺寸检测图像
    优质
    本项目利用MATLAB进行尺寸检测图像处理，旨在通过编程实现自动化测量物体尺寸的功能，适用于工业质量控制和科研分析。 在MATLAB环境中开发尺寸检测图像功能，用于识别由CMOS图像传感器拍摄的图片中的任何异物。
     
  • 基于MATLAB的角点检测代码-Computer_Vision_Project：利用摄像头检测物体并展示其尺寸（长度）...
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    本项目采用MATLAB开发，专注于实现计算机视觉中的角点检测算法。通过摄像头捕获图像，自动识别并标记关键角点，并测量目标物体的长度等参数，为自动化与机器人技术提供精准的数据支持。 角点检测代码Matlab的请求可以表述为：需要编写或寻找用于执行角点检测功能的Matlab代码。这种类型的代码通常在计算机视觉领域中被广泛使用，尤其是在特征匹配、图像配准以及物体识别等应用场合下发挥作用。若具体需求是实现某种特定算法（如Shi-Tomasi或者Harris角点检测器），则可能需要查阅相关文献或官方文档来获取更详细的指导信息和示例代码。
     
  • RandLA-Net: 在TensorFlow中的实现（CVPR 2020，口头报告）
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    RandLA-Net是针对点云场景分类与分割提出的一种高效的深度学习网络模型，在CVPR 2020上进行了口头报告，并在此提供了基于TensorFlow的实现。 这是RandLA-Net（CVPR 2020，口头演示）的官方实现版本。RandLA-Net是一种简单高效的神经网络架构，用于大规模3D点云的语义分割。 该代码已在Ubuntu 16.04上使用Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0和cuDNN 7.4.1进行了测试。要克隆存储库，请执行以下命令： ``` git clone --depth=1 https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net && cd RandLA-Net ``` 设置Python环境： ```shell conda create -n randlanet python=3.5 source activate randlanet ```
     
  • 机器视觉下的尺寸检测(Matlab)
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    本项目运用Matlab软件实现机器视觉技术在工业零件尺寸检测中的应用，通过图像处理算法精确测量物体尺寸，提高生产效率和产品质量。 尺寸检测的机器视觉技术可以使用MATLAB进行学习，适合初学者入门。
     
  • 【尺寸测量】利用MATLAB机器视觉进行目标尺寸检测【附带Matlab源码 4087期】.md
    优质
    本文章介绍如何使用MATLAB和机器视觉技术来实现对物体尺寸的精确测量，并提供相关代码，适用于科研与工业应用。通过具体案例分享了尺寸检测算法的设计思路及实践操作步骤。 在上分享的Matlab资料均包含可运行代码，并经过验证确保适用于初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件，无需单独运行。 运行结果效果图也会一同提供； 2. 支持的Matlab版本为2019b。如果在使用过程中遇到问题，请根据错误提示进行修改或寻求帮助。 3. 使用步骤： 步骤一：确保所有文件放置于当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成并查看结果； 4. 如果需要进一步的帮助或其他服务，请联系博主。 例如提供完整代码、期刊或参考文献的复现、Matlab定制化编程以及科研合作等。此外，还涉及图像识别领域内的多种应用，包括但不限于表盘识别、车道线检测、车牌读取、答题卡解析、电器分类、跌倒监测系统设计、动物辨识技术开发等等。
     
  • Python CVPR人脸检测代码
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    这段简介可以这样写： 本项目提供基于Python的人脸检测代码，适用于CVPR相关研究与应用开发。采用先进算法提升检测精度和速度，适合初学者快速上手及研究人员深入探索。 从实时视频流中识别出人脸区域的原理属于机器学习领域的一部分。其本质上与谷歌利用深度学习技术来识别猫图像没有什么不同。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立可靠的人脸特征模型，从而能够准确地识别人脸。幸运的是，这些工作已经被OpenCV库完成，我们只需调用对应的API函数即可。 本段落将深入探讨如何使用Python和OpenCV库进行实时人脸检测。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，包含了各种预训练的模型来解决包括人脸识别在内的多种视觉任务。在这个例子中，我们将专注于从视频流中识别出人脸区域。 首先需要导入必要的库，包括`cv2`（即OpenCV for Python）、`sys`模块以及用于图像处理的Python Imaging Library (`PIL`)。代码中的主要部分是实现人脸检测功能的函数——CatchUsbVideo，它接受一个窗口名称和摄像头索引作为参数。 使用 `cv2.VideoCapture` 可以打开摄像头设备，而 `cv2.CascadeClassifier` 则用来加载预先训练好的人脸识别分类器。在这个例子中使用的分类器是一个XML文件（例如：haarcascade_frontalface_alt2.xml），它包含了用于识别人脸的特征模式。OpenCV提供了多种不同的人脸检测分类器，每个都有不同的识别精度和速度权衡。 `detectMultiScale` 函数是执行人脸检测的核心部分，该函数接收灰度图像、缩放因子（scaleFactor）、最小邻居数（minNeighbors）以及最小检测窗口大小作为参数。这些参数的调整会影响人脸识别的速度与准确性。其中，缩放因子用于在不同尺度上搜索人脸，而较小的窗口大小可以识别更小的人脸但可能会增加误检的可能性。 当检测到人脸时，在原始帧中会用矩形边界框进行可视化标记。通过使用`cv2.rectangle`函数指定边框的颜色和位置，并利用 `cv2.imshow` 来显示图像以及 `cv2.waitKey` 处理用户输入，例如按q键退出程序。 值得注意的是，分类器的路径可能根据安装环境有所不同，需要相应调整。同时OpenCV提供了训练自定义分类器的功能，这意味着可以根据特定需求创建针对特定目标（如火焰或汽车）的检测模型。 通过Python和OpenCV库的结合使用可以轻松实现人脸检测功能。尽管这里展示的代码非常简洁，但背后涉及的机器学习原理和技术却是相当复杂的。借助于OpenCV抽象了这些复杂性，开发者能够专注于应用层面而非从头构建模型。理解这些基本概念后，在实际项目中就可以灵活运用OpenCV进行更多高级的计算机视觉任务。
     
  • MATLAB人头检测代码-Mouth-Tracking: 口部追踪
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    本项目提供基于MATLAB的人脸检测及口部跟踪代码，通过先进的计算机视觉技术实现精准定位与跟踪，适用于视频监控、虚拟现实等领域。 此代码用于在MATLAB环境中进行人头检测，并实现口部追踪功能。该脚本主要通过色相来计算嘴巴区域（包括嘴唇）。算法采用k均值聚类方法对颜色簇（主要是皮肤和嘴唇）进行分析，使用最大五个高斯分布拟合到色彩直方图中以估算这些集群的标准偏差（优化过程利用了EM算法）。为了提高准确性，在连续帧之间应用了一定的平滑处理，确保面积变化不超过60%。此外，“搜索区域”也会相应调整。 用户需要通过提示的GUI在第一帧选择口部搜索范围来启动该程序。此方法仅使用VidTIMIT数据库进行了测试，对于不同格式视频可能需要修改代码以适应特定需求。 输入参数包括： - 文件路径：指代包含视频和音频文件的位置；对VidTIMIT而言，图像序列与声音文件位于不同的目录下； - flag_plot: 用于逐帧显示口部检测结果的标志位； - flag_manual: 当算法出现错误时使用此选项（设置为true），以检查每一帧标签是否准确，并在需要的情况下手动校正嘴巴区域。
     
  • 【尺寸测量】基于机器视觉的图像目标尺寸检测【附带Matlab源码 4087期】.zip
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    本资源提供了一种利用机器视觉技术进行图像中目标尺寸精确测量的方法，并附有实用的Matlab源代码，适用于研究与开发。此工具包有助于提高尺寸检测效率和精度，适合自动化、制造业及科研领域的专业人士使用。 在Matlab领域上传的视频均配有完整的可运行代码，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需手动运行。 - 运行结果效果图。 2、所需运行版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改，或寻求博主帮助解决。 3、具体操作步骤如下： - 步骤一：将所有代码文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮直至程序执行完毕并生成结果。 4、对于其他服务需求，如需获取博客或资源完整代码提供、期刊文献复现、定制化Matlab编程或其他科研合作，请联系博主。