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MATLAB骨架抽取

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简介：
MATLAB骨架抽取是指利用MATLAB软件进行图像处理与分析，以提取二维或三维物体内部结构的基本框架的技术。该方法广泛应用于模式识别、机器视觉等领域。 这段代码是用Matlab编写的骨架特征提取代码，效果不错。

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  • MATLAB骨架抽取
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    MATLAB骨架抽取是指利用MATLAB软件进行图像处理与分析，以提取二维或三维物体内部结构的基本框架的技术。该方法广泛应用于模式识别、机器视觉等领域。 这段代码是用Matlab编写的骨架特征提取代码，效果不错。
     
  • 基于Kinect的骨架抽取与姿态识别
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    本研究探索了利用微软Kinect传感器进行人体骨架抽取及姿态识别的技术。通过开发高效算法，实现了对人体动作和姿势的精准捕捉与分析。 基于Kinect的骨架提取及姿势识别技术可以用于实现简单的体感控制功能。
     
  • MATLAB中的骨架提取程序
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    本程序利用MATLAB实现图像处理中骨架提取算法，适用于形态学分析与模式识别等领域。提供高效、精确的二值图像骨架化功能。 可以提取三维模型的骨架。
     
  • MATLAB骨架提取源码-ARIA2: ARIA2
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    这段简介描述的是一个名为“ARIA2”的项目，该项目包含使用MATLAB编写的骨架提取算法的源代码。通过这些源代码，用户可以深入理解并实践图像处理中的关键步骤之一——骨架提取技术。此资源对于计算机视觉和模式识别领域的学习者与研究者极具价值。 MATLAB骨架提取源代码ARIA：自动根图像分析 这是一种用于分析农作物幼苗根系图像的软件，由Ganapathysubramanian组开发（开发者包括Nigel Lee、Marcus Naik；GUI开发人员为Zaki Jubery）。该软件分为两个步骤进行操作：图像处理和特征提取。用户可以自定义图像分割脚本，并已在玉米和大豆根上进行了成功测试。 对于大豆，ARIA能够实现全自动处理，无需用户输入即可确定根的起点。此过程将图像转换成等效图形并允许查询多个与根角度、次生根数量以及整体形状相关的特征提取操作。该软件提供了一个基于GUI的框架，并且具有扩展性和模块化特性。 使用说明： - 配置：下载源代码后，运行ARIA2.m函数。 - 图像处理（通过GUI）步骤如下： - 图像位置：选择包含图像文件夹的位置。 - 输出位置：指定保存处理结果图片的路径。 - 定义起点：大豆为否，玉米则需定义。 - 成像方法：如果采用扫描仪，则无需选择分割方法。 - 处理器数量：最多支持16个处理器同时工作。 - 分割方法：用户自定义（默认）或k。 依存关系： - MATLAB (最低版本要求为2018b)，并需安装图像处理工具箱、并行计算工具箱和MATLAB分布式计算服务器，以及生物信息学工具箱。
     
  • 一种稳健的三维点云骨架抽取方法
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    本文提出了一种新颖且稳健的方法，用于从复杂三维点云数据中提取骨架结构。该方法能够有效处理噪声和稀疏点云，并保持骨架的拓扑正确性和几何精度，在多个应用领域展示出优越性能。 一种鲁棒的三维点云骨架提取方法。
     
  • MATLAB骨架提取源码-KLHO-FLAM: KLHO-FLAM
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    KLHO-FLAM是一款基于MATLAB开发的高效图像处理工具包，专注于从复杂背景中精确提取物体轮廓。该程序采用先进的算法优化计算过程，适用于科研及工程领域中的图像分析任务。 FLAM（MATLAB中的快速线性代数）是一个专为具有分层低秩块结构的特定类别矩阵设计的MATLAB库，实现了多种高效的算法。这些类型的矩阵常见于物理问题中，包括许多经典的积分方程和微分方程，并在文献中有各种相关名称如H-、H2-、FMM、HODLR、HSS及HBS等。此外，在多元统计与不确定性量化（协方差矩阵）等领域也有广泛应用。 该库的主要用途是个人原型设计，尽管它也可能对其他人有帮助。这些算法并不包括所有最新功能，但可以认为它们是比较完整的；例如，大多数代码都支持完全适应性。值得注意的是，我们主要采用插值分解(ID)进行低秩近似处理。虽然这不是唯一的选择，但由于其能保留结构并具有数值压缩特性，因此我们认为它特别方便。 当前实现的算法包括： - 核心例程：树构建、插值分解、快速频谱范数估计 - 密集矩阵例程：插值多极法、递归骨架化乘稀疏扩展（求解和最小二乘）、递归骨架分解乘解决Cholesky、行列式计算及对角线提取/求逆（包括矩阵展开与稀疏乘法/求解） - 积分方程的层次插值因式分解：用于求解Cholesky，以及行列式的计算。
     
  • 抽取骨架矩阵—系统工程中的系统模型I
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    《抽取骨架矩阵—系统工程中的系统模型I》是一篇探讨如何在复杂系统工程中构建基础架构和核心框架的文章，旨在为系统分析与设计提供理论支持。 提取骨架矩阵是通过对可达矩阵M（L）的简化和检查来建立其最小实现矩阵，即骨架矩阵A。这里的骨架矩阵是指M的最小实现多级递阶结构矩阵。对经过区域和层级划分后的可达矩阵M（L）进行简化和检查分为三步：第一步为去除强连关系，即在各层次中找到强连接要素，并建立缩减后的可达矩阵M’（L）。例如，在原例中的强连接要素集合{S4, S6}，通过将S4作为代表元素并去掉S6来处理后得到的新矩阵如下： ``` 5 4 3 1 2 7 5 4 3 1 2 7 M’（L） = 0 ， ``` 这里每个数字代表不同的层级。
     
  • OpenCV中的骨架提取
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    简介：本文将介绍在计算机视觉库OpenCV中实现图像处理技术之一——骨架提取的方法与应用。通过该过程可以简化形状表示并保留其拓扑特性，在模式识别和机器学习领域具有重要价值。 基于OpenCV的骨架提取算法利用了数字图像处理中的一个方法，并且实现了很好的提取效果。但是该算法的时间复杂度较大，效率较低。
     
  • 基于Matlab的血管骨架提取方法
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台的创新算法，专门用于高效、准确地从医学影像中提取血管结构的中心线（即骨架），为后续分析提供精准的数据基础。 使用MATLAB对冠状动脉血管进行骨架提取时，包括了血管分割技术和背景去除步骤。
     
  • STM32_灰度处理_二值处理_直线检测_骨架抽取.rar
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    本资源包含基于STM32微控制器的图像处理程序，涉及灰度转换、二值化、直线检测及骨架抽取等关键技术。适合嵌入式系统开发者学习研究。 最近完成的一个项目涉及使用STM32采集图像，并进行预处理以识别车位线。在采集一帧图像后，屏幕上会显示四幅图：原始图像、灰度化后的图像、二值化（采用最大类间方差法）的图像以及骨架提取的结果。最终通过直线检测算法找出两条平行的车位线，并用红线标示出来。所有相关的图像处理函数都包含在MagicPro.c文件中，资源里还有一张成果图展示了程序的有效性。