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MATLAB源码：计算机视觉中的字典学习

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简介：
本作品提供了一系列用于计算机视觉任务中字典学习的MATLAB源代码，旨在优化图像和视频处理技术。 字典学习（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在学术界通常被称为稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该算法理论包括两个阶段：第一个是字典构建阶段，第二个是在预计算的字典下进行样本的稀疏编码。

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  • MATLAB源码：计算机视觉中的字典学习
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    本作品提供了一系列用于计算机视觉任务中字典学习的MATLAB源代码，旨在优化图像和视频处理技术。 字典学习（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在学术界通常被称为稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该算法理论包括两个阶段：第一个是字典构建阶段，第二个是在预计算的字典下进行样本的稀疏编码。
     
  • CNN在计算机视觉中的MATLAB源码学习
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    本课程旨在通过MATLAB源码解析，深入浅出地讲解CNN（卷积神经网络）在计算机视觉领域的应用原理与实践技巧，适合希望掌握相关技术的学习者。 卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是一种深度学习架构，可以直接从数据中提取特征而无需手动干预。它在图像识别、人脸检测以及场景分类等领域表现出色，并且能够处理音频、时间序列及信号等非图像类型的数据。 CNN的基本结构由以下几个层级构成： 1. 输入层：接收输入数据。 2. 卷积层：通过卷积核来提取和映射特征。 3. 激活层（激励层）：加入非线性激活函数，以增加模型的表示能力。因为单纯的卷积操作是线性的。 4. 池化层（下采样）：减少数据量并进行稀疏处理，从而降低计算复杂度。 5. 全连接层：通常位于网络末端，用于重新拟合特征信息。 CNN具有以下三个关键特性： 1. 局部连接性：每个神经元仅与上一层的部分神经元相连，大大减少了参数数量。 2. 权重共享机制：同一组权重被多处使用而非为每一个连接分配独立的权重值。 3. 下采样功能（通过池化操作实现）：减少每层的数据量以提高效率。
     
  • MATLAB中的深度学习与计算机视觉源码
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    本资源深入浅出地讲解了如何在MATLAB环境中利用深度学习技术进行计算机视觉应用开发，包含丰富的源代码示例。 深度学习（DL）是机器学习（ML）领域中的一个新方向，它使机器学习更接近最初的目标——人工智能（AI）。深度学习旨在从样本数据中发现内在规律并构建表示层次，在此过程中获得的信息有助于解释文字、图像和声音等类型的数据。其最终目标在于让计算机能够像人类一样具备分析与学习能力，并且可以识别文本、图片以及音频信息。 作为一种复杂的机器学习技术，深度学习在语音和图像识别方面取得了显著成果，远超以往的技术水平。自2016年阿尔法狗战胜人类围棋选手之后，深度学习的热度持续上升。然而，在喧嚣过后人们开始回归理性思考：尽管人工智能已经取得了一些进展，但距离真正的智能还有很长一段路要走。
     
  • 基于Matlab的典型视觉学习算法
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    本研究探讨了在Matlab环境中实现和分析几种典型的视觉学习算法。通过实验验证了这些算法的有效性和局限性，为视觉计算任务提供了有价值的参考。 本段落将介绍MATLAB版本的20种典型机器视觉学习算法，并与大家一起探讨这些基础的学习方法。希望通过这次分享，大家能够更好地理解和掌握这些基本的机器视觉算法。
     
  • PyCV: Python中学习OpenCV 3计算机视觉的源码 - 第二版
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    《PyCV》第二版是一本基于Python和OpenCV 3深入讲解计算机视觉技术的教程，通过丰富的源代码帮助读者掌握图像处理与分析。 使用Python学习OpenCV 3-第二版是与所著书籍配套的资料库和参考网站。需要根据作者提供的代码进行一些更改：（1）将第一版文件夹中的代码移至正确位置；（2）完成第二版的新代码，这些新代码不同于书中给出的内容。（3）对部分现有代码进行重构以提高其可读性。
     
  • 计算机视觉中的随机森林(Random Forest)算法MATLAB源码
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    本项目提供了一种基于Random Forest算法在计算机视觉领域的应用实现，采用MATLAB编程语言编写。代码旨在解决图像分类与目标检测等问题，具备高效准确的特点。 随机森林是一种分类算法，在集成学习中的Bagging算法范畴内，即引导聚合类算法。由于它不特别关注解决难题样本，因此模型性能可能受限。在理解随机森林之前，需要掌握三个概念：决策树、集成学习（多分类系统）和自助采样法（Bootstrap Sampling）。随机森林由多个决策树组成，并且最终输出的类别取决于这些个体树结果中的多数决定。 作为机器学习的一个分支——集成学习方法的一部分，随机森林具有多种优势。它能够对广泛的数据类型生成高精度的分类器；可以处理大量输入变量；在确定类别时评估变量的重要性；并能为一般化后的误差提供无偏差估计；对于不平衡分类数据集来说，也能平衡误差。 值得注意的是，在使用该源码时，请确保采用32位版本的MATLAB环境以保证程序运行成功。
     
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    《Python计算机视觉源码》是一本深入介绍如何使用Python进行计算机视觉项目开发的技术书籍，书中包含大量实用案例和源代码解析。 《Python计算机视觉》的源码《Python计算机视觉》的源码《Python计算机视觉》的源码
     
  • 《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》配套代码
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    本资源为《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》一书提供配套代码，帮助读者通过实践深入理解计算机视觉与深度学习的核心技术。 1. 直方图优化去雾技术 2. 基于形态学的权重自适应图像去噪 3. 多尺度形态学提取眼前节组织 4. 基于分水岭算法的肺癌分割诊断 5. 基于Harris 角点检测（可以直接使用MATLAB自带函数） 6. 基于K均值的数据类算法分割（算法运行时间较长） 7. 区域生长算法进行肝部肿瘤分割（原始方法精度不高）
     
  • 经典计算机视觉论文
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    经典计算机视觉论文汇集了该领域内最具影响力的学术文章，深入探讨了图像处理、物体识别及场景理解等核心主题，为研究者和开发者提供了宝贵的理论与实践指导。 计算机视觉领域的重要模型包括AlexNet、VGG、ResNet、RCNN、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN。这些模型在图像分类、目标检测等方面取得了显著成果，相关论文也对后续研究产生了深远影响。