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MeanShift的Matlab代码及C++中MeanShift聚类实现

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简介:
本资源提供MeanShift算法在Matlab和C++中的具体实现代码。通过这些代码示例,学习者可以深入了解MeanShift聚类方法的工作原理及其应用,并为实际问题解决提供参考方案。 Meanshift的Matlab代码MeanShift++是Meanshift聚类在C++中的实现。 当前版本可以使用,但功能有限。 用法: 当前编程模型包括一个名为`MeanShift`的类。构造函数接受指向内核函数的指针,在聚类过程中使用该函数。如果未指定,则默认使用高斯内核。点被假定为`vector`类型,而点集合则假设是`vector>`。 未来可能会有所改变。 要对一组点进行聚类,请创建一个`MeanShift`对象并调用其cluster方法,传入一组点和内核带宽作为参数。移动的点将被转换到它们聚合的位置,并以`vector>`形式返回。 例子: ```cpp vector> points = load_points(test_simple.csv); MeanShift* ms = new MeanShift(NULL); double kernel_bandwidth = 2; ``` 以上代码示例展示如何使用Meanshift类对一组点进行聚类。

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  • MeanShiftMatlabC++MeanShift
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    本资源提供MeanShift算法在Matlab和C++中的具体实现代码。通过这些代码示例,学习者可以深入了解MeanShift聚类方法的工作原理及其应用,并为实际问题解决提供参考方案。 Meanshift的Matlab代码MeanShift++是Meanshift聚类在C++中的实现。 当前版本可以使用,但功能有限。 用法: 当前编程模型包括一个名为`MeanShift`的类。构造函数接受指向内核函数的指针,在聚类过程中使用该函数。如果未指定,则默认使用高斯内核。点被假定为`vector`类型,而点集合则假设是`vector>`。 未来可能会有所改变。 要对一组点进行聚类,请创建一个`MeanShift`对象并调用其cluster方法,传入一组点和内核带宽作为参数。移动的点将被转换到它们聚合的位置,并以`vector>`形式返回。 例子: ```cpp vector> points = load_points(test_simple.csv); MeanShift* ms = new MeanShift(NULL); double kernel_bandwidth = 2; ``` 以上代码示例展示如何使用Meanshift类对一组点进行聚类。
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  • MeanShift
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    《Meanshift源码》一书深入解析了Meanshift算法的核心代码与实现细节,适合对计算机视觉和机器学习感兴趣的读者研究使用。 主要用于目标追踪,适合初学者入门学习,代码经过测试有效。
  • MeanShift算法解析Matlab
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    本文深入浅出地解析了MeanShift算法的工作原理及其应用,并提供了详细的Matlab实现代码供读者学习参考。 这个文件包包含MATLAB源码以及关于meanshift算法的详细介绍文章、PPT和Word文档,欢迎下载。
  • 基于MeanshiftMATLAB目标跟踪
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    本项目采用MATLAB编程环境,实现了基于MeanShift算法的目标跟踪系统。通过颜色分布模型,有效追踪视频中的移动目标,展示出良好的实时性和准确性。 MeanShift跟踪的MATLAB实现代码及详细注释可以在相关博客文章中找到。主程序和解释都在文中进行了详细介绍。
  • 基于MATLABMeanshift跟踪算法
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  • Meanshift分割算法MATLAB完整标准(含文注释)
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    本项目提供了一种基于MeanShift的图像分割算法在MATLAB中的实现方案,并附有详尽的中文注释以方便理解与应用。 这段文字描述了一组用于实现Meanshift算法的代码资源。这些文件包括5个MATLAB脚本(Main.m、meanShift.m、colorspace.m 等)以及12张测试图片,所有代码均带有中文注释以便于理解,并且经过验证可以正常运行。
  • MeanShift算法MATLAB+详尽注释
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    本资源提供了一个详细的MATLAB实现的MeanShift算法代码,包含丰富的注释帮助理解每一步操作和参数设置。适合初学者学习图像处理中的聚类技术。 机器视觉领域的视频图像跟踪方向非常适合初学者。每条代码都配有详细的注释。