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颜色恒常性工具箱 - MATLAB开发版

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简介:
颜色恒常性工具箱是由MATLAB开发的一款软件包,旨在帮助用户研究和应用颜色恒常性的原理,适用于图像处理与计算机视觉领域。 运行 gui.m 文件并进行探索。该提交包含基于均匀和非均匀照明情况下的知名颜色恒常方法的实现。欢迎用户改进代码。

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  • - MATLAB
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    颜色恒常性工具箱是由MATLAB开发的一款软件包,旨在帮助用户研究和应用颜色恒常性的原理,适用于图像处理与计算机视觉领域。 运行 gui.m 文件并进行探索。该提交包含基于均匀和非均匀照明情况下的知名颜色恒常方法的实现。欢迎用户改进代码。
  • MATLAB - 算法(改进RayWorldWhitePatch)
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    本项目基于MATLAB实现颜色恒定性算法的改进版本——RayWorldWhitePatch。通过优化处理步骤提升图像中白色参考点识别精度,适用于色彩分析与校正领域。 在MATLAB开发中实现了一种颜色恒定性算法RayWorldWhitePatchModifiedWhitePatchTc。该函数包含了多种可用的颜色恒常性技术。
  • Maloney-Wandell算法的MATLAB实现
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    本文介绍了Maloney-Wandell颜色恒常性算法,并提供了该算法在MATLAB环境下的具体实现方法,旨在帮助用户理解和应用色彩恒常性原理。 Maloney & Wandell 的颜色恒常算法在 MATLAB/Octave 中的实现。
  • 算法
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    色彩恒常性算法是一种旨在模拟人类视觉系统在不同光照条件下保持物体颜色感知一致性的人工智能技术。该算法通过复杂的数学模型调整图像或视频中的色彩值,确保在各种照明环境下,对象的颜色能够被准确、一致地识别和再现。这在计算机视觉领域有着广泛的应用,如图片编辑软件、监视系统及虚拟现实等方面。 常见的颜色校正算法包括 Grey-World、Shades of Gray、max-RGB 和 Grey-Edge,这些算法可以正常运行。
  • FOMCON MATLAB - MATLAB
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    FOMCON是一款用于MATLAB的多功能优化模型控制工具箱,提供PID控制器设计、分数阶系统建模和仿真等功能,旨在简化复杂控制系统的设计与分析过程。 FOMCON 工具箱是 MATLAB 中的一个基于分数阶微积分的工具箱,用于系统建模和控制设计。
  • MATLAB-Hammerstein
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    本工具箱专为MATLAB用户设计,提供了一套全面的功能用于分析和建模Hammerstein系统。包含多种算法及实用函数,助力深入研究非线性动力学领域。 在MATLAB开发中使用HammersteinToolbox可以快速估计构成哈默斯坦模型级联的结构元素。
  • RGB识别 RGB识别 RGB识别 RGB识别
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    简介:RGB颜色识别工具是一款便捷实用的应用程序,允许用户通过输入颜色值或选择屏幕上的像素来快速获取和应用RGB代码。 PCMCIA, RGB, USB2.0*4, TV-out, IEEE1394接口,五合一卡槽(支持SD、xD、Memory Stick、Memory Stick Pro以及MMC卡),配备6芯锂电池,续航时间约5小时;具备指纹识别器和SRS环绕声效果,并且具有防液体溅落功能。一年部件及人工保修服务,电池提供国际有限保证。 RGB是一种工业界广泛使用的颜色标准,通过调整红(R)、绿(G)以及蓝(B)三个通道的颜色变化及其叠加来生成各种不同的色彩。
  • Biot-Savart 磁:磁数值积分的 Matlab
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    Bio-Savart磁性工具箱是一款专为Matlab设计的软件包,用于执行基于Bio-Savart定律的复杂磁场计算和模拟。 BSmag Toolbox 是一个用于在 Matlab 中对 Biot-Savart 定律进行数值积分的工具箱。它提供了一个简单的解决方案来计算任意 3D 载流灯丝在静磁近似中产生的磁通密度。该代码已记录并经过验证。 使用方法是将“BSmag Core”文件夹添加到路径中,然后运行其中的一个示例脚本。如果您使用此工具箱,请发送带有引用的消息告知作者,这样您的名字可以被加入到用户列表中。 参考文献如下: [Queval2015] L. Quéval,“BSmag 工具箱用户手册”,技术报告,杜塞尔多夫应用科学大学电气工程系,德国杜塞尔多夫, 2015年4月。
  • MATLAB—数据库
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    MATLAB数据库工具箱提供与关系型数据库及Hadoop中数据的连接和交互功能,方便用户进行大规模数据分析。 在MATLAB中,数据库工具箱提供了一系列功能丰富的接口来帮助用户与各种关系型数据库进行交互。这个工具包让数据科学家、工程师及研究人员能够轻松查询、导入、导出并处理存储于数据库中的信息,而无需深入学习SQL语言的复杂性。 具体到音频数据分析领域,MATLAB中有一个名为Matlabadt的库专门用于管理像TIMIT这样的音频数据库——一个广泛应用于语音识别研究的数据集。通过使用这个工具包,我们可以便捷地访问和筛选这些数据以进行诸如语音分析、特征提取或训练模型等工作。 以下是利用MATLAB数据库工具箱及Matlabadt的一些核心要点: 1. **连接至数据库**:借助`database`函数创建到所需目标的链接,用户需提供包括数据库类型、驱动程序名称、主机名、端口号码等在内的相关信息。 2. **执行查询操作**:使用`exec`命令来运行SQL语句以获取数据集。这可以是简单的选择指令或是复杂的联接和子查询。 3. **处理元信息**:通过调用`getMetadata`函数,可以获得关于表或结果集中列名、类型等的详细描述,这对理解返回的数据很有帮助。 4. **导入导出功能**:MATLAB支持将数据从数据库中加载到工作区,并且也可以把工作区中的内容写回至数据库。这可以通过使用如`importdata`和`writeTable`这样的函数实现。 5. **音频文件处理优化**:在Matlabadt内,有专门针对音频信息的高效处理机制。它能够读取、预处理(例如降噪、分帧)及提取特征参数,并执行信号处理任务。 6. **筛选过滤功能**:利用元数据可以对TIMIT等数据库中的音频文件进行精确定位和选择,比如根据说话人或方言区域来挑选样本。 7. **可视化工具**:MATLAB强大的绘图能力使得查看和理解数据库中存储的数据变得容易。对于音频信息而言,波形图表、频谱图等都是有用的表示形式。 8. **脚本编写与函数封装**:可以通过写入脚本来自动化数据库操作或将其打包成可调用的函数来提高工作效率。 9. **并行处理支持**:如果条件允许的话,MATLAB可以利用其并行计算工具箱加速大规模数据任务,例如执行平行查询或者并行化结果集处理过程。 10. **错误捕捉与调试机制**:在进行数据库操作时可能会遇到各种问题(如连接失败、权限不足等),而MATLAB提供了一些异常捕获和解决策略以应对这些问题。 综上所述,结合使用MATLAB的数据库工具箱及Matlabadt库为音频数据的研究提供了强大的支持环境。这使得研究者们能够更加专注于他们的核心任务,并且无需过多担忧底层的数据管理操作细节。无论是简单的信息检索还是复杂的分析工作,MATLAB都能提供相应的能力支撑。
  • ColorEngineeringToolbox.zip_差转换软件_差计算_计算差_计算器_
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    ColorEngineeringToolbox是一款集成了多种功能的颜色工程工具包,包括色差转换、色差计算以及颜色之间的数值分析。它提供了便捷的色彩管理解决方案,帮助用户准确地进行颜色数据分析和处理。 颜色计算工具箱用于计算色差和特性化等功能,基于MATLAB平台开发,使用非常方便。