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Matlab图像置乱代码—基于计算机视觉的Rubiks Cube解法：根据每面图像...

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简介：
本项目提供一种基于MATLAB实现的鲁比克魔方解决方法，通过计算机视觉技术分析每面图像，并生成打乱魔方的代码。 MATLAB图片置乱代码具有计算机视觉的魔方解算器可以处理给定每个面图像的魔方，检测魔方并对其贴纸的颜色进行分类，并输出求解算法。这个程序有两种运行方式：一种是使用检测器程序确定立方体配置然后传递给求解器程序（自动打乱），另一种是在求解器中输入您自己的打乱算法（手动打乱）。 对于自动加扰，具体步骤如下： 1. 拍摄魔方的6张图像，每边一张，并根据以下约定命名图片：黄面为Img1.jpg、橙面为Img2.jpg、蓝面为Img3.jpg、红面为Img4.jpg、绿面为Img5.jpg和白面为img6.jpg。为了获得最佳检测效果，请确保拍摄的图像是在背景噪音很小或没有的情况下，且光线充足。 2. 将包含这些图像的文件夹存储在Detector/Images下。 3. 转到Detector/CVRubiksCube.m，并将第2行中的ExampleSet更改为您的文件夹名。

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  • Matlab图像置乱代码—基于计算机视觉的Rubiks Cube解法：根据每面图像...
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    本项目提供一种基于MATLAB实现的鲁比克魔方解决方法，通过计算机视觉技术分析每面图像，并生成打乱魔方的代码。 MATLAB图片置乱代码具有计算机视觉的魔方解算器可以处理给定每个面图像的魔方，检测魔方并对其贴纸的颜色进行分类，并输出求解算法。这个程序有两种运行方式：一种是使用检测器程序确定立方体配置然后传递给求解器程序（自动打乱），另一种是在求解器中输入您自己的打乱算法（手动打乱）。 对于自动加扰，具体步骤如下： 1. 拍摄魔方的6张图像，每边一张，并根据以下约定命名图片：黄面为Img1.jpg、橙面为Img2.jpg、蓝面为Img3.jpg、红面为Img4.jpg、绿面为Img5.jpg和白面为img6.jpg。为了获得最佳检测效果，请确保拍摄的图像是在背景噪音很小或没有的情况下，且光线充足。 2. 将包含这些图像的文件夹存储在Detector/Images下。 3. 转到Detector/CVRubiksCube.m，并将第2行中的ExampleSet更改为您的文件夹名。
     
  • 基于Matlab的图像置乱算法
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    本研究探讨了一种在MATLAB环境下实现的图像置乱算法。通过分析现有加密方法，提出并实现了新的置乱策略，以提高数据的安全性和不可预测性。该算法利用了MATLAB强大的图形处理功能和高效的编程环境，为数字信息安全领域提供了一个有效的解决方案。 本段落主要介绍了常用的图像置乱算法，如幻方变换、Aronld变换、Logistic混沌变换和魔方变换，并且这些算法都已经经过实践验证，非常实用。它们适用于评估图像的置乱效果。
     
  • 基于Matlab的图像置乱算法
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    本研究提出了一种基于Matlab平台实现的创新性图像置乱算法，旨在增强数据安全与隐私保护。通过复杂变换和加密技术，有效打乱原始图像像素顺序，提高信息隐藏及传输的安全性能。 本压缩包包含我写的图像加密置乱算法的函数，包括二维和三维Zigzag置乱、希尔伯特置乱、费雪耶兹置乱、约瑟夫环置乱、生命游戏置乱以及分块螺旋置乱。
     
  • MATLAB图像加密解密算法-计算机视觉
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    本项目聚焦于利用MATLAB开发高效稳定的图像加密与解密技术，旨在提升数据安全性能，适用于计算机视觉领域中的敏感信息保护。 在这个项目中，我们实现了三种不同的图像加密解密算法，并在这三种算法中运用了MATLAB编程、代码加密以及计算机视觉技术。该项目详细探讨了几种常见的用于实现图像加密与解密的算法，并随着时间的发展而进行了改进，以提高解密速度和准确性。数据存储和通信的安全性变得日益重要，在没有未经授权用户访问的情况下长时间保存或传输图像成为了一大挑战。 多年来，已经开发了多种针对图像加密和解密的算法并不断优化其性能。我们在这个项目中讨论并比较了三种主要的算法，并且这些实现是在MATLAB 2018a软件上完成的，使用的是该平台下的图像处理工具箱进行编码。
     
  • MATLAB魔方还原源码 - Rubiks-Cube-MATLAB: Rubiks-Cube-MATLAB
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    这段代码提供了一个使用MATLAB语言实现的魔方（鲁比克立方体）还原算法。项目旨在帮助学习者理解魔方的工作原理，同时展示如何在MATLAB中进行复杂的逻辑编程和图形操作。 matlab魔方复原源代码文件名为rubik_cube。
     
  • 图像分割的计算机视觉算法
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    图像分割是计算机视觉领域的重要组成部分，涉及将图像划分为具有相似性质的区域。该算法旨在提高对象识别和场景理解的准确性，广泛应用于医学影像分析、自动驾驶等领域。 经典的图像分割模型和CV模型的Matlab代码实现。
     
  • MATLAB图像置乱代码-Portfolio: 文件夹
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    本文件夹包含使用MATLAB编写的图像置乱算法源码及相关示例。旨在为图像处理和加密提供一个有效的解决方案。 Theo Lincke的软件工程和应用数学组合项目展示了我在科罗拉多大学波德分校主修应用数学和计算机科学的经验总结。其目的是涵盖从纯数学到有趣的个人项目的各个领域，而不是展示每个单独的项目。每个项目都标注了所使用的技能集。 这些项目可以在Linux上运行（它们都可以在Arch和Ubuntu上运行），只需进行少量设置（除了一些OpenCV构建）。我知道很多专业人士的时间有限，所以如果有任何需要的设置，只需要几行bash代码就可以完成。大多数项目的Windows支持不存在。 1. （纯数学）黎曼希尔伯特问题和逆散射：这个项目是我大二时的一个纯数学项目，在RH_Inverse_Scattering文件夹中可以找到相关资料。该项目的重点是我们三人写的关于求解几个非线性波动方程的复杂方法的论文，该论文提供了足够的信息来理解项目的相关内容。 2. （应用数学）SVD图像压缩/识别：在SVD_Image_C文件夹中的项目展示了如何使用奇异值分解（SVD）进行图像压缩和识别。
     
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    本PPT探讨了图像分类在计算机视觉领域的应用与技术发展，涵盖了深度学习模型、特征提取方法及各类应用场景。 计算机视觉图像分类《人工智能应用基础》 **CONTENTS** 01 卷积神经网络 输入图片表示为X，其形状为(8, 8, 3)；使用4个滤波器，每个滤波器的尺寸为(3, 3, 3)，这表明有4个不同的滤波器。经过卷积操作后输出结果Z1，其形状变为(6, 6, 4); 通过激活函数relu进行非线性变换后，Z1变成A1，其形状同样保持为(6, 6, 4)。 02 VGG网络 VGG主要研究了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系。该模型通过重复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层来构建深层结构，成功地创建了16-19层的深卷积神经网络。 03 ResNet 网络 ResNet旨在解决退化问题。 对于一个由多个层次组成的堆积层结构，当输入为x时其学习到的特征表示为H(x)。现在我们希望该结构能够学习残差F(x)= H(x)- x，这样原始的学习特征即为 F(x)+ x 。 当残差值等于0的时候，此时的堆叠操作仅执行恒等映射，并且网络性能不会因此下降。
     
  • 关于计算机视觉、图像处理及图像局部描述符算法的详细解析
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    本文章深入探讨计算机视觉领域中的关键技术，包括图像处理方法和图像局部描述符算法，旨在为读者提供全面而详细的解析。 图像局部描述符高清版图书内容非常清晰，可供参考。
     
  • 图像处理与机器视觉——基于OpenCV 3.0.0的计算机视觉技术
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