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MATLAB代码金字塔-资料来源:sources

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简介:
MATLAB代码金字塔汇集了一系列基于MATLAB编程语言构建的项目和教程。该资源库旨在帮助用户从基础到高级掌握MATLAB开发技巧,并促进算法、数据可视化及工程计算等领域的创新应用。 Matlab代码金字塔视频加速倍率是由SeyranKhademi博士基于ZhangYichao的源代码进行重写的。如果您发现任何错误或有改进意见,请与SeyranKhademi博士联系。如果认为该代码很有用,建议引用CVPR2017会议的相关文章。 论文和示例视频可以在项目网页上找到。此代码是使用MATLAB R2017b编写的,并已在MacOSX和Linux系统中测试过。它依赖于EeroSimoncelli的matlabPyrTools金字塔工具箱以及“基于相位的帧插值(CVPR2015)”中的相位校正代码。 为了方便使用,我们提供了所需的工具箱文件。 要求:MATLAB R2017b, gcc 或 lcc 组织结构: - data/: 数据目录 - raw_vid/: 存储原始视频的目录 - result_vid/: 存储结果视频的目录

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  • MATLAB-:sources
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    MATLAB代码金字塔汇集了一系列基于MATLAB编程语言构建的项目和教程。该资源库旨在帮助用户从基础到高级掌握MATLAB开发技巧,并促进算法、数据可视化及工程计算等领域的创新应用。 Matlab代码金字塔视频加速倍率是由SeyranKhademi博士基于ZhangYichao的源代码进行重写的。如果您发现任何错误或有改进意见,请与SeyranKhademi博士联系。如果认为该代码很有用,建议引用CVPR2017会议的相关文章。 论文和示例视频可以在项目网页上找到。此代码是使用MATLAB R2017b编写的,并已在MacOSX和Linux系统中测试过。它依赖于EeroSimoncelli的matlabPyrTools金字塔工具箱以及“基于相位的帧插值(CVPR2015)”中的相位校正代码。 为了方便使用,我们提供了所需的工具箱文件。 要求:MATLAB R2017b, gcc 或 lcc 组织结构: - data/: 数据目录 - raw_vid/: 存储原始视频的目录 - result_vid/: 存储结果视频的目录
  • MATLAB中的高斯
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    这段代码实现了一个在MATLAB环境中构建图像高斯金字塔的功能。通过一系列的高斯模糊与降采样步骤,可以有效地生成不同分辨率的图像层级,适用于多尺度分析和特征检测等计算机视觉任务。 关于高斯金字塔的MATLAB代码分享给大家。
  • Matlab-Pytorch实现LapSRN(CVPR2017)
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    本文介绍了基于Pytorch框架实现的LapSRN算法,该算法采用了一种新颖的残差学习策略用于超分辨率任务,并提供了详细的Matlab代码结构分析。 Matlab代码金字塔PyTorchLapSRNCVPR2017论文在PyTorch中的实现:“用于快速而准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”。用法:训练usage:main.py[-h][--batchSizeBATCHSIZE][--nEpochsNEPOCHS][--lrLR][--stepSTEP][--cuda][--resumeRESUME][--start-epochSTART_EPOCH][--threadsTHREADS][--momentumMOMENTUM][--weight-decayWEIGHT_DECAY][--pretrainedPRETRAINED]。PyTorchLapSRN可选参数包括:-h, --help显示帮助信息并退出;--batchSizeBATCHSIZE训练批量大小;--nEpochsNEPOCHS训练的轮数;--lrLR学习率。
  • Matlab高斯与拉普拉斯(含FFT)- Gaussian_Pyramid_Laplacian_Pyramid_FFT:五级实现
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的程序,用于生成和展示图像的高斯金字塔与拉普拉斯金字塔,并采用FFT加速卷积运算。该代码实现了从原始图像递归构建五层金字塔的过程。 本段落介绍如何使用Python编写代码来生成五级的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,并将这些图像连接起来以显示整个金字塔结构。目前,在OpenCV中没有直接的功能可以这样展示金字塔,尽管在MATLAB中有相应的功能实现。虽然这里提供的方法可能不是最优雅的方式,但能够达到预期效果并且可以根据需要进行改进。此外,该代码还为生成的图像创建了2DFFT(二维快速傅里叶变换),以便对空间频率进行分析。
  • MATLAB开发——高斯与拉普拉斯
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    本教程深入探讨了在MATLAB中实现图像处理中的关键概念——高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。通过详细的代码示例,学习者能够掌握构建多分辨率图像表示的方法和技术,适用于计算机视觉及图像压缩等领域。 在MATLAB开发过程中涉及到了高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的实现。这些技术通常应用于原始图像的基础上进行多尺度分析与处理。
  • Matlab高斯-图像拼接(Image Stitching)
    优质
    本项目提供了基于MATLAB实现的高斯金字塔算法代码,适用于图像拼接(Image Stitching)场景。通过构建不同尺度下的图像特征,有效提升了图像无缝拼接的质量与效率。 该项目使用MATLAB实现高斯金字塔代码进行图像拼接。图像拼接是指将一系列具有重叠区域的图片组合成一个全景图的过程。该实现包括通过SIFT描述符检测特征点,利用KNN算法匹配图像,并采用alpha混合和多波段混合技术完成最终拼接。 输入输出: - 输入:Image_list.txt 文件包含序列中的图像及其对应的焦距信息。 示例内容如下: ``` denny01.jpg656.801 denny02.jpg660.261 ... ``` 特征检测 为了识别多个图片中对应的信息,需要使用稳健的局部特征点。David Lowe开发的SIFT(尺度不变特征变换)算法利用高斯差分金字塔的优势来获取具有尺度和旋转不变性的特性。 特征匹配 该步骤的目标是找到两张图像之间的关键点对,从而实现准确拼接。
  • L-K光流法的Matlab实现
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    本项目提供了一种基于L-K(Lucas-Kanade)金字塔算法的光流估算方法的MATLAB实现。通过多层次图像处理技术,此代码能够高效准确地计算视频帧间像素点运动矢量,适用于计算机视觉领域的多种应用场景。 L-K金字塔光流法的Matlab代码实现可以参考1981年的文章《一种迭代图像配准技术及其在立体视觉中的应用》。
  • Python 图像示例
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    本代码示例展示了如何使用Python实现图像金字塔技术,包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,适用于图像处理与计算机视觉任务。 使用Python实现的图像金字塔获取程序包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,用于检验CNN输出的残差。
  • 人人宽客C08策略-
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    人人宽客C08策略-金字塔代码是一款专为投资者设计的量化交易工具,采用金字塔结构构建稳健的投资组合,帮助用户实现资产的有效管理和增值。 人人宽客C08原码金字塔程序化交易策略期货自动交易。
  • 拉普拉斯图像融合算法
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    本项目提供了一种基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法的源代码实现。该算法通过多尺度分解增强图像信息融合效果,适用于多种应用场景。 二维图像拉普拉斯金字塔融合算法源代码提供给用户选择不同的融合层数等功能。