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基于CEM算法的三维人脸贴图仿真实验，含操作视频及中文说明

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简介：
本实验采用CEM算法进行三维人脸贴图仿真，并提供详细的操作视频和中文说明。适合深入学习面部建模技术的研究者参考使用。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：三维人脸贴图 3. 内容：基于CEM算法的三维人脸贴图算法仿真，其中CEM指conformal energy minimization (CEM)。以下是部分关键代码： ```matlab uvI_norm = sum(uv(VI,:).^2, 2); uvI_inv = uv(VI,:).repmat(uvI_norm, 1, 2); rhs = -L(VB,VI)*uvI_inv; uv(VB,:) = L(VB,VB) + rhs; mean_uvB = mean(uv(VB,:), 1); uv(VB,1) = uv(VB,1) - mean_uvB(1); uv(VB,2) = uv(VB,2) - mean_uvB(2); uv(VB,:) = VertexNormalize(uv(VB,:)); ``` 4. 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。具体可以参考视频录像中的操作步骤。 请确保在进行仿真时遵循上述说明和代码指示。

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  • 基于CEM算法的三维人脸贴图仿真实验，含操作视频及中文说明
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    本实验采用CEM算法进行三维人脸贴图仿真，并提供详细的操作视频和中文说明。适合深入学习面部建模技术的研究者参考使用。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：三维人脸贴图 3. 内容：基于CEM算法的三维人脸贴图算法仿真，其中CEM指conformal energy minimization (CEM)。以下是部分关键代码： ```matlab uvI_norm = sum(uv(VI,:).^2, 2); uvI_inv = uv(VI,:).repmat(uvI_norm, 1, 2); rhs = -L(VB,VI)*uvI_inv; uv(VB,:) = L(VB,VB) + rhs; mean_uvB = mean(uv(VB,:), 1); uv(VB,1) = uv(VB,1) - mean_uvB(1); uv(VB,2) = uv(VB,2) - mean_uvB(2); uv(VB,:) = VertexNormalize(uv(VB,:)); ``` 4. 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。具体可以参考视频录像中的操作步骤。 请确保在进行仿真时遵循上述说明和代码指示。
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    本资源提供基于ICP（Iterative Closest Point）算法的三维点云数据配准技术详解，包括Matlab仿真代码和操作视频教程。 领域：MATLAB中的ICP算法 内容介绍：本项目提供了一个基于迭代最近点（ICP）算法的三维点云配准仿真程序及其操作视频教程，适用于希望学习和理解ICP算法编程的学生与研究人员。 使用指南： - 适用人群：本科生、研究生及博士生等教育科研人员。 - 软件要求：建议在MATLAB R2021a或更高版本中运行项目文件。请确保将当前工作目录设置为工程所在路径，然后运行主程序文件“Runme_.m”，而不是直接调用子函数。 注意事项： - 运行前，请确认已正确配置了MATLAB的当前文件夹窗口至项目的根目录。 - 详细的操作步骤和演示视频可帮助用户更好地掌握如何使用提供的代码进行仿真操作。
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    本视频详细介绍并演示了利用三维K-Means算法进行三维点云数据聚类的过程，并提供详细的MATLAB代码操作指南。 基于三维KEMEAS算法的三维点云数据聚类MATLAB仿真+代码操作视频 1. 领域：MATLAB，基于三维KEMEAS算法的三维点云数据聚类算法。 2. 内容：该资源提供了一套完整的基于三维KEMEAS算法进行三维点云数据聚类的MATLAB仿真环境和配套的操作指导视频。旨在帮助用户理解和应用这一先进的数据分析技术。 3. 用处：适用于需要对复杂空间几何结构或物体表面特征进行分类识别的研究人员、工程师及学生群体，特别适合于计算机视觉、机器人导航等领域中的三维建模与分析任务。 4. 指向人群：主要面向本科生、硕士生和博士研究生等从事相关教学科研工作的学习者。 5. 运行注意事项： - 请确保使用MATLAB R2021a或更高版本进行测试； - 在运行仿真程序时，请执行主脚本段落件Runme_.m，而不是直接调用子函数； - 确认MATLAB左侧的当前工作目录窗口已切换至包含所有源代码和数据集的目标工程路径上。具体操作步骤可参考附带的操作录像视频进行学习与实践。
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    本项目采用双目视觉技术进行人脸三维重建，并通过MATLAB实现相关算法仿真与录制仿真过程视频。 本项目使用的是MATLAB 2021a版本，并包含程序仿真操作录像以帮助用户跟随步骤实现仿真实验结果。该研究涉及人脸三维重建领域，具体采用基于双目视觉的人脸三维重建算法进行MATLAB仿真。实验中输入由双目相机拍摄的多个人脸图片，经过配准处理后，最终生成一张完整的人脸三维曲面模型。
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  • 基于MATLAB的Retinex图像增强算法仿真及代码操作视频
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    本视频详细介绍了基于MATLAB的Retinix图像增强算法的实现过程与应用技巧，包括算法原理、仿真步骤以及代码的实际操作方法。 领域：MATLAB Retinex图像增强 内容介绍：本项目包含基于MATLAB的Retinex图像增强算法仿真及代码操作视频。 用途：适用于学习编程实现Retinex图像增强算法，适合本科、硕士、博士等教研人员使用。 运行须知： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非直接调用子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口中选择正确的工程路径。 具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习。