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py-eddy-tracker-master_SatPhy_python_中尺度涡追踪器_

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简介：
Py-EDDY-TRACKER是一款基于Python开发的开源软件工具，专门用于海洋学研究中的中尺度涡旋识别与追踪。该工具能够高效处理卫星遥感数据，为研究人员提供精确、可靠的涡旋动态信息。 实现对中尺度涡的标注，并完成其分布的绘图。

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  • py-eddy-tracker-master_SatPhy_python_中尺度涡追踪器_
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    Py-EDDY-TRACKER是一款基于Python开发的开源软件工具，专门用于海洋学研究中的中尺度涡旋识别与追踪。该工具能够高效处理卫星遥感数据，为研究人员提供精确、可靠的涡旋动态信息。 实现对中尺度涡的标注，并完成其分布的绘图。
     
  • Py-Eddy-Tracker：涡旋检测与追踪
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    Py-Eddy-Tracker是一款专为海洋学设计的Python工具包，用于自动识别和跟踪水体中的涡旋现象。通过先进的图像处理技术，该软件能够高效准确地捕捉到海洋、湖泊等水域中复杂的流动模式，帮助研究人员深入理解流体动力学过程及其环境影响。 自述文件 方法： 方法描述如下： 用例： 该方法用于特定场景。 如何设置？ 为了防止安装问题的发生，建议使用virtualenv Python虚拟环境。 然后通过pip安装所有依赖项（numpy、scipy、matplotlib、netCDF4等），例如： ``` pip install numpy scipy netCDF4 matplotlib opencv-python pyyaml pint polygon3 ``` 之后运行以下命令来安装涡流跟踪器： ```python python setup.py install ``` 工具库： 基于PY涡流跟踪器模块的几个示例。 快速使用： 执行如下指令进行识别： ``` EddyId sharenrt_global_allsat_phy_l4_20190223_20190226.nc 20190223 adt ugos vgos longitude latitude . -v INFO ```
     
  • 多尺度KCF追踪器-MATLAB代码 (multiscale_KCF)
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    多尺度KCF追踪器-MATLAB代码提供了一个基于MATLAB实现的高效目标追踪解决方案。此项目实现了改进的KCF算法，通过引入多尺度策略增强其适应性和准确性，在不同场景下均能保持稳定性能。 KCF多尺度跟踪器使用MATLAB实现的代码可以用于对象跟踪任务中。这种方法结合了不同尺度的信息来提高目标检测的准确性。通过引入多个尺度层，该算法可以在变化较大的场景下保持良好的性能，并且具有较快的速度和较高的精度。 如果您需要进一步了解或获取相关代码，请查阅相关的研究论文或者开源平台上的项目页面以获得详细的实现细节和技术文档。
     
  • OpenCV-Laser-Tracker：用Python通过OpenCV追踪激光指示器
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    OpenCV-Laser-Tracker 是一个利用 Python 和 OpenCV 库开发的应用程序，旨在精准追踪视频中的激光指示点，适用于机器人导航、AR/VR 等多种场景。 使用 USB 或笔记本电脑网络摄像头在 Python 中通过 OpenCV 跟踪激光指示器并输出其坐标。可以选择通过串行方式将激光指示器的坐标发送到 Arduino 以控制伺服系统等。 当前版本： - Python：2.7.5（安装包） - OpenCV：2.4.5（将 cv2.pyd 文件放入Python27\Lib\site-packages目录中） - NumPy：1.6.1（适用于 Python 2.7 的安装包） - pySerial：2.7（适用于 Python 2.7 的安装包）——可选 快速开始： 运行 python track_laser.py 与 Arduino 一起使用时，从track_laser.py的第9行和第179行中删除#。
     
  • Gradientpursuit.rar_梯度追踪_Gradientpursuit_梯度追踪matlab
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    Gradient Pursuit 是一个关于梯度追踪技术的资源包，包含用于实现和测试梯度追踪算法的MATLAB代码。适合研究信号处理与压缩感知领域的学者使用。 这里提供了梯度追踪的Matlab代码，对于从事信号处理的研究人员有一定的帮助作用。
     
  • 乒乓球追踪与轨迹预测：Ball Tracker系统
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    Ball Tracker系统是一款创新的乒乓球运动分析工具，专注于捕捉并精准预测球的动态轨迹，助力运动员提高训练效率和竞技水平。 动机球跟踪技术在体育界得到了广泛应用。这项技术被网球、板球和乒乓球等多种运动采用，用于提升观众体验及比赛质量，并帮助裁判做出准确判断。该项目利用MATLAB获取移动乒乓球的图像，在指定时间内追踪其路径并预测未来轨迹。 具体步骤如下： a) 图像采集：通过连续拍摄网络摄像头视频输入中的10帧来完成。 b) 球分割：首先排除掉红色、绿色和蓝色分量都超过阈值限制的部分，从而移除灰色与黑色阴影区域。接着分离图像的红色部分，并运用形态学操作确保仅剩下球这一对象。随后将图像转换为二进制形式并定位到球心。 c) 寻路：包含乒乓球中心点的向量集合构成了其运动轨迹的大致概念。通过应用卡尔曼滤波技术于数据集，可以进一步优化该模型预测准确性。在此过程中假设恒定速度下的动态方程Xk(n)，以提高路径追踪精度和可靠性。
     
  • GitHub-Tracker：追踪排名前十的GitHub软件库列表
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    GitHub-Tracker是一个工具或服务，专门用于监控和展示GitHub平台上最受欢迎的前十个软件仓库，帮助用户了解当前最热门的技术趋势。 GitHub追踪器 跟踪排名前100的GitHub软件库。 贡献 任何对该项目的贡献都将受到欢迎！如果您想提供帮助，请随时尝试一下。 您可以通过提出问题或对已存在的类似问题进行投票及加入讨论来做出最简单的贡献。您可以在相关页面上找到现有问题并打开新问题。 如果发现缺少信息，也可以通过拉取请求的形式提交修改建议。 费用表 由于操作GitHub Tracker所需的后端服务成本较高，我为此项目花费了不少钱。 本质上，我需要支付每月的GCP账单。这限制了我可以经常处理GitHub Tracker等数据的能力。因为我不能为这个项目烧钱—尽管我很乐意为之投入大量资金，因为这是我喜欢的项目。 对于如何解决这个问题，如果您有任何想法，请告诉我。
     
  • Eye-Tracker: 实施与优化“每个人的眼动追踪”文章中的iTracker模型
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    本文介绍了如何实施和优化基于每个人的眼动追踪论文中的iTracker模型，致力于使眼动追踪技术更加普及和个人化。通过详细的技术解析和实践指导，为研究者提供了一个易于操作的框架，旨在降低眼动追踪技术的应用门槛，并提升其在人机交互、心理学等领域的应用效果。 眼动仪采用了论文提出的iTracker模型，并对其进行了实施与改进。图1展示了原始的iTracker架构，而图2则显示了经过修改后的iTracker架构。这两张图表详细对比了两种不同的体系结构。 修改后的模型相对于原版iTracker模型唯一的不同在于：我们首先将面部层FC-F1和面罩层FC-FG1进行连接，在应用完全连接的层FC-F2之后，再将眼睛层FC-E1与这一层次相接。我们认为这种改良过的架构优于原始版本。从直觉上讲，把面罩信息跟眼睛的信息直接相连可能会使模型产生混淆，因为这两类数据之间不存在关联性。即便iTracker能够通过学习来理解这一点，改进后的模型则更加明确地利用了这样的知识结构从而超越原版。 在实验中发现，修改过的架构显示出更快的收敛速度（28个周期对比40多个周期），同时验证误差也更低（分别为2.19厘米和2.514厘米）。iTracker模型的具体实现是在itracker.py文件里完成的。
     
  • 基于在线检测与尺度自适应的相关滤波追踪
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    本研究提出一种结合在线检测和尺度自适应机制的相关滤波目标跟踪算法，旨在提高复杂场景下的跟踪精度与鲁棒性。 为解决相关滤波跟踪在面对遮挡及目标尺度变化等情况下的失败问题, 我们提出了一种结合在线检测与尺度自适应的相关滤波追踪算法。该方法利用方向梯度直方图特征、颜色属性特征以及光照不变特性来定位目标；通过局部稀疏表示模型的重构残差进行遮挡判断，一旦发生遮挡，则采用在线支持向量机检测以实现目标重定位；此外还设计了由粗至精的尺度估计过程, 通过先做预估后用牛顿迭代法精确计算出目标的实际尺寸。算法采用了均衡化的更新策略：固定频率地更新相关滤波器，而稀疏表示模型和支持向量机则采取更为保守的方式进行更新。实验结果显示，与现有的追踪方法相比，本算法能有效减少遮挡和尺度变化等复杂因素的影响，在50个测试序列中表现出较高的距离精度及成功率，并且整体性能优于对比的其他算法。
     
  • 光线追踪.rar_MATLAB光线追踪_光线_光线追踪_光线追踪MATLAB_追踪光线MATLAB
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    本资源介绍了一种基于MATLAB实现的光线追踪技术。通过该程序，用户能够模拟光线在不同介质中的传播路径和反射、折射现象，广泛应用于计算机图形学及物理光学领域研究中。 MATLAB光线追踪算法比较简单，适合初学者学习。