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Tensor Voting二维代码

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简介:
Tensor Voting是一种计算机视觉中的信息传播算法,用于形状恢复和特征检测。本项目实现其二维编码版本,应用于图像处理与模式识别领域。 **Tensor Voting 二维实例代码详解** Tensor Voting 是一种在图像分析与计算机视觉领域广泛应用的理论框架,通过投票机制来捕获并传播局部结构信息。该理论的核心是利用张量数据结构表示像素点周围的环境信息,并通过投票过程推断全局几何特性。压缩包内含一系列C++源文件,实现二维Tensor Voting算法。 1. **gen_pb_vote.cpp**:此文件可能包含生成问题边界(如边缘、角点)的投票函数代码。 2. **extrema.cpp**:极值点检测是Tensor Voting的重要环节,该文件实现了局部最大值和最小值的检测功能。 3. **data.cpp**:数据处理文件,涉及读取、存储及操作输入图像或张量数据的功能实现。 4. **mutil.cpp**:包含通用数学运算、矩阵操作等辅助函数集合,用于支持Tensor Voting算法实现。 5. **TV.cpp**:核心算法的实现部分,包括创建和投票过程中的关键步骤。 6. **main.cpp**:主程序文件,负责调用上述模块执行完整的Tensor Voting流程,并提供用户接口以输入参数或处理特定数据。 此外还包括Visual Studio项目文件(如 TVlib.dsp 和 TVlib.dsw)用于管理和编译整个库。头文件 data.h 和 TV.h 包含了算法相关的数据结构定义和函数声明,支持不同源文件之间的正确编译与链接。 压缩包提供的代码实现了一个完整的二维Tensor Voting流程,包括从输入处理、张量构建到极值点检测等步骤。这些资源对于理解和应用该理论非常有价值。通过学习分析这些代码,开发者可以深入了解其工作原理,并可能扩展至更高维度或其他应用场景中使用。

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客服
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  • Tensor Voting
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    Tensor Voting是一种计算机视觉中的信息传播算法,用于形状恢复和特征检测。本项目实现其二维编码版本,应用于图像处理与模式识别领域。 **Tensor Voting 二维实例代码详解** Tensor Voting 是一种在图像分析与计算机视觉领域广泛应用的理论框架,通过投票机制来捕获并传播局部结构信息。该理论的核心是利用张量数据结构表示像素点周围的环境信息,并通过投票过程推断全局几何特性。压缩包内含一系列C++源文件,实现二维Tensor Voting算法。 1. **gen_pb_vote.cpp**:此文件可能包含生成问题边界(如边缘、角点)的投票函数代码。 2. **extrema.cpp**:极值点检测是Tensor Voting的重要环节,该文件实现了局部最大值和最小值的检测功能。 3. **data.cpp**:数据处理文件,涉及读取、存储及操作输入图像或张量数据的功能实现。 4. **mutil.cpp**:包含通用数学运算、矩阵操作等辅助函数集合,用于支持Tensor Voting算法实现。 5. **TV.cpp**:核心算法的实现部分,包括创建和投票过程中的关键步骤。 6. **main.cpp**:主程序文件,负责调用上述模块执行完整的Tensor Voting流程,并提供用户接口以输入参数或处理特定数据。 此外还包括Visual Studio项目文件(如 TVlib.dsp 和 TVlib.dsw)用于管理和编译整个库。头文件 data.h 和 TV.h 包含了算法相关的数据结构定义和函数声明,支持不同源文件之间的正确编译与链接。 压缩包提供的代码实现了一个完整的二维Tensor Voting流程,包括从输入处理、张量构建到极值点检测等步骤。这些资源对于理解和应用该理论非常有价值。通过学习分析这些代码,开发者可以深入了解其工作原理,并可能扩展至更高维度或其他应用场景中使用。
  • Tensor Voting理论解析及实现
    优质
    本文将详细介绍Tensor Voting理论,并提供该理论的具体代码实现方法,帮助读者深入理解并应用于实际问题中。 tensor voting理论详解是一份很棒的资源,希望大家多多支持。
  • Tensor Voting理论解析及伪实现
    优质
    本文深入探讨了Tensor Voting理论的核心概念及其在计算机视觉和图像处理中的应用,并提供了详细的伪代码示例以指导实践操作。 “Tensor Voting理论详解(包含伪代码实现)是我看过的所有关于Tensor Voting的外文资料中最通俗易懂的文章。其中算法理论和实现的伪代码可以在附录2找到。”
  • Tensor Voting Framework: 2D Medioni张量方法的Matlab实现
    优质
    本项目提供Medioni张量方法在二维图像处理中的MATLAB实现,基于Tensor Voting框架,用于边缘检测和特征提取。 在 MATLAB v7.4.0.287 中实现由 Gerard Medioni 的《计算机视觉》一书中的新兴主题。请参阅 demo.m 文件以开始使用框架。如果遇到错误,请联系 tlinton@cs.utah.edu。 注意事项: - create_stick_tensorfield 函数的第 70 行并非 Gerard Medioni 对张量棒字段描述的一部分,而是为了使生成的张量字段与书中图表一致而添加。 - 若要获取与 Medioni 文本中所述相同的原始张量场,请删除该行。 - 当前框架仅包含一项用于特征提取的操作(calc_ortho_extreme)。如果您希望在框架内加入其他特征提取方法,请联系 tlinton@cs.utah.edu。
  • SVD算法Matlab-Tensor Ring Decomposition的采样最小乘法
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    本项目提供基于MATLAB实现的SVD算法及Tensor Ring Decomposition中采样最小二乘法的代码,适用于矩阵分解与张量网络研究。 SVDA算法的MATLAB代码基于采样的张量环分解方法在此仓库提供了用于本段落实验的代码。该方法由奥斯曼·阿西夫·马利克(Osman Asif Malik)和史蒂芬·贝克尔(Stephen Becker)提出,详情可查阅arXiv:2010.08581。 脚本tr_als_sampled.m实现了建议的TR-ALS-Sampled方法。实验1使用合成数据进行测试,而实验4则用于真实数据的测试。 以下文件提供了本段落中比较的方法实现: - tr_als.m:标准TR-ALS算法。 - rtr_als.m:rTR-ALS算法。 - TRdecomp_ranks.m:这是我们在文中称作TR-SVD的东西。它是从网站上获得的TRdecomp.m的一个修改版本。 - tr_svd_rand.m:这是TR-SVD的一种随机变体,在本段落中称为TR-SVD-Rand。 tr_als_sampled.m需要mtimesx库,该代码可在相应位置找到并安装使用。
  • 扫描
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    本应用提供便捷的二维码扫描功能及多种实用工具,涵盖生活、工作、学习等多方面需求,帮助用户快速获取信息和提高效率。 可以直接运行得到一个识别二维码的界面,其中包括二维码识别算法。
  • MATLAB实现识别(含示例
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    本项目通过MATLAB编写程序实现对二维码的有效识别与解码,并提供了一个示例二维码用于测试和演示。适合初学者学习二维码处理技术。 二维码识别的Matlab代码包含一个内嵌界面。用户可以选择输入,并注意输入顺序。
  • _源_(2017.12.12).zip
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    这是一个包含二维码生成和识别功能的源代码压缩文件,发布日期为2017年12月12日。 由于下载量增加,需要的积分也越来越多,因此重新上传了C语言生成二维码驱动的内容。使用方法请参考相关文档或文章详情页面中的描述。
  • 解析
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    《二维码源代码解析》是一本深入探讨二维码工作原理与编码技术的专业书籍,适合对二维码技术感兴趣的开发者和技术爱好者阅读。书中详细解释了生成和读取二维码的过程,并提供了实用的应用案例和编程技巧。 二维码解析代码经过了优化和修改,以支持几乎所有类型二维码的解析,并具备强大的容错功能。