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使用MATLAB编写的代码,用于从AoC2020数据集抠取人物图像。

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简介:
该GitHub仓库利用matlab实现抠出人物的代码,名为AoC2020。 大部分代码均采用MATLAB语言编写。 解决第一天的问题通常仅仅是为了进行热身练习。 这一年也不例外。 我采用了三个嵌套的for循环来解决该问题。 虽然这种方法并非最优解,但它能够保证提供正确的结果。耗时为00:07:52,排名第107000,完成时间为00:15:21,排名第2163。 第二天的问题涉及字符串操作,而MATLAB在这方面并非其优势领域。 尽管这两个问题的难度相近,但解决第二天的问题花费了我比第一天更长的时间。 为了应对这一问题,我同时结合了MATLAB和EXCEL工具进行处理;EXCEL用于对给定的输入数据进行解析,将其分解为四列:下限(后续被定义为第一个位置)、上限(后续被定义为第二个位置)、密钥以及密码。 在处理每一行数据时,务必选择合适的定界符。 MATLAB的实现相对简单:对于第一部分,我们使用`length(strfind(password,key))`函数来计算密钥在密码中出现的次数;如果出现次数位于下限和上限之间,则表明密码有效。 对于第二部分,我们利用`extractBetween`函数提取给定两个位置之间的字符,然后将这些字符与密钥进行比较;如果它们仅匹配一次,则计数为有效计数。

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  • MATLAB示例 - AoC2020:迎接2020
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  • 制作Yolo
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    本项目旨在开发一种自动化工具,用于从视频中截取图像,以创建YOLO(You Only Look Once)算法所需的数据集。通过编写高效的Python代码,可以自动标记和分类这些图像,大大加快了深度学习模型训练的前期准备过程。 为了使用YOLO进行训练并准备自己的数据集,可以先录制一段包含需要识别物体的视频。接下来剪辑掉无关部分,只保留含有目标物的帧,并用Python代码将这些帧转换成图片。我在PyCharm上运行这段程序时,会把视频放在同一个目录下,并在代码中修改视频路径名称和生成的图片名称。我习惯使用数字命名图片,这样方便计数。
  • 使MatlabGRABIT文件中提
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    本项目使用MATLAB编写了一系列代码,专注于自动从复杂背景中精确提取单个字母。通过先进的图像处理技术,包括边缘检测、形态学操作和模板匹配等方法,确保了高精度与灵活性。适用于教育及科研领域内的OCR预处理研究。 图像处理是一个广泛的领域。该程序用于从图像中提取字母。
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