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Poisson Matting v0.1

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简介：
粗糙的Poisson matting实现（MATLAB）的使用步骤如下：首先，请点击“Load”按钮来加载您想要处理的图像。接下来，请选择图像的外边界，通过左键双击的方式来标记其结束点。随后，请选择图像的内边界，同样使用左键双击来标记其结束点，并耐心等待程序处理完成。处理完成后，结果会自动生成，并且会在您的文件目录下创建一个包含alpha结果图像的文件。源代码将在之后公布；请注意，目前这只是一个实验性的版本，因此无需提供任何资源支持。此外，由于操作不当可能导致出现错误情况，恳请大家谅解。PS：我们无法保证在没有安装MATLAB 7的Windows操作系统环境下能够顺利运行。

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  • Poisson Matting 0.1版本
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    Poisson Matting 0.1版本是一款用于图像处理的软件工具，它基于泊松方程原理，提供高质量的透明度抠图功能，适用于专业设计和研究领域。 粗糙的Poisson matting实现（MATLAB）使用方法如下：1.点击“Load”按钮加载图像；2.选择外边框后用左键双击结束；3.接着选择内边框并再次以左键双击完成，之后程序将自动处理，并在文件目录下生成alpha结果图。源代码后续会发布，这是仅供实验的版本，请大家试用时不要消耗资源积分。由于操作不当可能导致的问题敬请谅解^_^请注意：此软件可能无法保证在未安装MATLAB 7的Windows系统上正常运行。
     
  • Green Screen Matting
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    Green Screen Matting是一种视频后期制作技术，用于精确分离前景对象与背景，使合成不同场景成为可能，广泛应用于电影、电视和网络内容制作中。 本段落的核心算法（alpha求解）基于论文《Shared Sampling for Real-Time Alpha Matting》。文中对这一核心算法进行了深入分析，并应用于绿色背景视频的自动抠图与重新合成。用户可以自行设定绿屏视频中前景目标在新背景上的位置和大小，且该方法对于光照变化具有良好的鲁棒性。
     
  • MATLAB中的Poisson
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    本简介探讨了在MATLAB环境中应用泊松(Poisson)分布的相关知识与编程技巧，包括概率计算、随机数生成及数据拟合等实用案例。 在MATLAB中实现Poisson分布可以通过编写简单的程序来完成。下面是一个基本的示例： ```matlab % 设置参数lambda（平均值） lambda = 5; % 定义一个向量存储不同k值的概率密度函数结果 x = 0:15; pmf_poisson = poisspdf(x, lambda); % 绘制Poisson分布的PMF图 figure; bar(x, pmf_poisson); title(Poisson Distribution PMF); xlabel(k (number of occurrences)); ylabel(Probability); ``` 这段代码首先定义了参数lambda，然后生成了一系列可能的结果（从0到15）并计算每个结果的概率密度函数值。最后绘制了一个柱状图来展示这些概率。 以上就是实现MATLAB中Poisson分布的一种简单方式。
     
  • KNN Matting 代码实现
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    本项目提供KNN Matting算法的Python代码实现，适用于图像处理和计算机视觉领域，帮助用户轻松提取透明或半透明物体。 KNN Matting的代码可以在http://ihome.ust.hk/~dli/projects/knn/找到。
     
  • upload-labs-v0.1.zip
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    upload-labs-v0.1.zip 是一个实验性质的软件开发项目压缩包，包含版本0.1的代码、资源文件和文档，供开发者测试与反馈。 上传漏洞靶机安装包（如upload-labs-0.1.zip）解压后可直接在容器环境中运行。文件上传漏洞主要分为以下几类： 1. 服务器配置不当导致文件上传； 2. 开源编辑器存在上传漏洞； 3. 本地文件上传限制可以被绕过； 4. 服务器端过滤不严，容易被利用； 5. 解析漏洞可能导致文件被执行； 6. 文件路径截断问题。
     
  • Python人像Matting数据集含34427张图片及对应Matting结果图
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    该数据集包含34,427张图像及其对应的高精度抠图结果，专为Python环境下的人像抠图研究和算法开发设计。 人像matting数据集包含34427张图像及其对应的抠图结果。
     
  • RTL8213B-CG 数据表 v0.1
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    RTL8213B-CG数据表v0.1提供了这款以太网控制器芯片的详细规格和技术参数，适用于网络设备制造商和工程师进行硬件设计与开发。 RTL8213B-CG 数据手册 版本 1.0, 2018年12月30日 RTL8213B-CG 是一款高性能媒体转换器，采用QFN40封装，内置低功耗集成的单端口千兆物理层收发器（Giga-PHY），支持1000Base-T、100Base-TX和10Base-T标准。
     
  • XR872-数据表-V0.1.pdf
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    该文档为XR872器件的数据手册版本0.1，包含了初步的产品规格、电气特性及应用建议等信息。 **XR872 数据手册概览** XR872是一款专为人工智能与物联网（AIoT）应用设计的高性能无线微控制器（MCU）。该器件集成了强大的处理能力和无线通信功能，旨在满足智能设备在低功耗、高效率和可靠连接方面的需求。 **主要特性** 1. **高性能处理单元**：XR872可能包含一个高效的CPU内核，能够快速执行复杂的AI算法及IoT协议栈，支持实时数据处理与分析。 2. **无线通信能力**：作为一款无线MCU，XR872集成了Wi-Fi、蓝牙或其它无线技术以适应各种物联网网络环境，并提供稳定的数据传输。 3. **低功耗设计**：针对物联网设备的电池寿命需求，XR872采用了优化电源管理策略，包括睡眠模式和待机模式等来降低能耗。 4. **AI加速器**：为了加快AI任务执行速度，XR872可能配备专门硬件如神经网络处理器（NPU），用于高效运行机器学习模型。 5. **安全特性**：考虑到物联网的安全性问题，XR872内置了加密引擎、安全启动及安全存储等功能以确保数据传输和设备的安全。 **知识产权与法律声明** - 文档所有权：XRadio Technology Co., Ltd保留文档的所有权和版权。未经书面许可不得复制或部分复制。 - 使用条款：用户在使用XR872产品和服务前，应仔细阅读合同条款及相关指示，并严格按照说明操作。XRadio不对因不正确使用的后果承担责任。 - 专利与第三方权利：XRadio不提供任何明示或暗示的专利保证且不对可能引发的第三方专利侵权负责。实施解决方案或产品需要获取必要的第三方许可并支付相关费用。 **版本与更新** - 版本信息：此数据手册为修订0.1版，发布日期2019年6月23日。XRadio有权随时更改电路设计和规格而无需提前通知用户。 XR872是面向AIoT市场的一款强大且功能丰富的无线微控制器，其设计兼顾了高性能计算、低功耗及安全性。使用时需遵循文档说明与合同条款以确保合规性和安全。
     
  • 封闭形式抠图（closed form matting）
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    封闭形式抠图是一种图像处理技术，用于精确地从背景中分离出对象。此方法通过分析颜色和边界信息，实现高效准确的透明度估算，广泛应用于图像编辑软件中。 这是一款closed-form抠图算法的程序，带有用户界面，在Matlab 2011b环境下编写完成。该工具可以处理灰度图像，并且运行速度快。需要注意的是，所使用的图片大小应为400*400像素。