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LCM（局部对比度）.zip

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简介：
LCM（局部对比度）.zip是一款图像处理工具包，通过调整图片中不同区域的对比度，增强图像细节与层次感。 局部对比度算法进行背景抑制的MATLAB源码以LCM.zip的形式提供。

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  • LCM（局部对比度）.zip
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    LCM（局部对比度）.zip是一款图像处理工具包，通过调整图片中不同区域的对比度，增强图像细节与层次感。 局部对比度算法进行背景抑制的MATLAB源码以LCM.zip的形式提供。
     
  • 双序列全局和局部比对算法
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    双序列全局和局部比对算法是一种用于比较两组序列（如DNA或蛋白质）相似性的计算方法，旨在找出它们之间的最佳匹配与差异区域。 使用Perl编程语言实现了双序列全局比对Needleman-Wunsch算法以及双序列局部比对Smith-Waterman算法。该资源可以在GitHub上下载。
     
  • 局部比对的DNA序列算法
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    简介：局部比对的DNA序列算法是一种用于识别两个或多个DNA序列间相似区域的技术方法，它在生物信息学中被广泛应用于基因功能预测、进化关系研究及遗传变异分析等领域。 Smith-Waterman算法的实现涉及配对、错位和缺失后得到的分值计算。
     
  • 基于Python的DNA全局与局部序列比对详解
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    本文章详细解析了利用Python进行DNA全局及局部序列对比的方法和技术，为生物信息学研究提供有力支持。 程序能实现以下功能： a. 允许用户自定义输入gap值以及两条需要比对的序列。 b. 计算并输出得分矩阵。 c. 输出序列比对结果。 d. 使用matplotlib绘制得分矩阵路径。 ### 实现步骤 1. **用户输入** - 输入自定义的gap值 - 输入需进行比较的第一条碱基序列（A, T, C, G），换行表示输入完成 - 输入需进行比较的第二条碱基序列（A, T, C, G），换行表示输入完成 2. **代码实现** 1. 获取用户输入的gap值、s和t。 2. 调用构建得分矩阵函数，得到得分矩阵及方向矩阵。 3. 将所得的得分矩阵与方向矩阵作为参数传递给回溯函数开始进行路径回溯。路径存储使用的是全局变量，储存的方向信息用于后续处理。
     
  • ORB与FREAK局部特征比较
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    本文对ORB和FREAK两种局部特征描述子进行详细对比分析，旨在探究各自在不同场景下的性能优劣。 基于OpenCV2.4.2和VS2008平台下的ORB与FREAK局部特征描述子的对比实验代码。
     
  • 使用Calibre对比两个布局
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    本教程将介绍如何利用Calibre软件深入比较和分析两种不同的版面设计，帮助用户发现设计优劣并作出优化决策。 有时需要比较两个Layout的不同之处。以前使用calibre工具时，还需编写一个command file文件，特别是当layer map发生变化时尤为繁琐。为了简化这个过程，我用calibre的tcl语言写了一个脚本，可以直接进行布局对比，并一步完成任务，省去了很多麻烦。 这里分享一下我的经验，在这里学习到了许多东西，当然我也希望能贡献一些内容给大家。 ``` #!binsh -f # 接下来使用 calibre 执行命令 exec $MGC_HOMEbincalibredrv $0 $@ if { $argc != 2 } { puts stdout ERROR: } ```
     
  • Python百度人脸对比API代码.zip
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    本资源包含使用Python调用百度人脸识别服务进行人脸对比的完整代码。内含详细注释与配置说明，帮助开发者快速实现人脸识别功能集成。 Python百度人脸对比接口代码.zip
     
  • OpenCV相似度对比
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    本项目利用OpenCV库进行图像处理和分析，专注于计算和比较不同图片之间的相似度，适用于图像识别与匹配等领域。 在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具用于处理图像和视频数据。“OpenCV相似度比较”指的是使用该库分析并对比两张图片的相似程度以确定它们是否为同一张照片。此过程涉及多种图像处理及机器学习技术，包括特征提取、描述符匹配以及相似度测量等。 1. **特征提取**：这是评估两个图像之间相似性的第一步。OpenCV中常用的算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）。这些技术从图片中识别出具有辨识力的点，如边缘、角点或纹理区域，并且考虑了图像在不同比例缩放及旋转情况下的稳定性。 2. **描述符匹配**：提取到关键特征之后，我们需要使用描述符来唯一标识每个特征。这通过数学形式表示周围环境实现，比如SIFT和SURF采用高维向量作为描述。OpenCV支持多种匹配策略如BFMatcher（暴力法）及FLANN（近似最近邻快速库），用于识别两张图中最佳配对的特征。 3. **相似度测量**：衡量图片之间相似性的关键在于找到尽可能多且质量高的对应特征点，常用的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度。在OpenCV里通常使用汉明距离或归一化交叉相关（NCC）来评估描述符之间的接近程度。 4. **图像对齐**：为了消除由于角度、缩放和平移造成的差异，可能需要预先进行图像的校准工作。这可以通过应用仿射变换或者透视变换等技术完成。 5. **图像金字塔**：当处理不同尺寸的照片时，可以利用图像金字塔的方法确保在各个尺度上都能有效地比较图片内容，从而提高匹配算法的鲁棒性。 6. **相似度阈值设定**：为了确定两张图是否为同一张照片，在特征点配对数量超过预设标准后我们认为它们是类似的。这个阈值需要根据具体的应用场景和需求进行调整。 7. **应用实例**：OpenCV中的图像相似比较功能广泛应用于如图像检索、人脸识别及视频监控中目标追踪等众多领域，例如在人脸验证任务里计算两张人脸图片的相似度可以帮助判断是否为同一人。 通过上述步骤，可以使用OpenCV库有效地评估并对比两幅图像之间的相似性。实际应用时还需注意优化算法效率以避免因大量运算导致性能下降的问题，并结合其他方法来应对光照变化、遮挡等因素对结果准确性的影响。
     
  • C++程序的对象生命周期：全局对象、局部对象、静态对象和动态分配的局部对象详解，及其在C...
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    本文深入探讨了C++中不同类型的对象生命周期，包括全局对象、局部对象、静态对象以及通过new操作符创建的动态对象，解析它们各自的生存期与作用域。 C++程序的构造函数和析构函数决定了对象的生命期。在C++中有四种类型的对象：全局对象、局部对象、静态（static）对象以及通过new关键字创建出来的局部对象。产生一个C++对象的方法有四类，分别是栈上分配内存（in stack）、堆上分配内存（in heap）、作为全局变量和局部静态变量(local static)。
     
  • MATLAB中五种算法路径规划的对比分析：A*和Dijkstra全局路径比拼，动态窗口法及人工势场法在局部规划中的较量，全局与局部规划...
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