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VP Detection CVPR14: 消失点检测的Matlab代码

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简介：
本项目提供了CVPR 2014中提出的消失点检测算法的Matlab实现代码。该代码可用于进行室内场景下图像中的关键几何点——消失点的自动识别与定位研究，支持学术交流和应用开发。 VPdetection-CVPR14：消失点检测的Matlab代码。

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  • VP Detection CVPR14: 消失点检测的Matlab代码
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    本项目提供了CVPR 2014中提出的消失点检测算法的Matlab实现代码。该代码可用于进行室内场景下图像中的关键几何点——消失点的自动识别与定位研究，支持学术交流和应用开发。 VPdetection-CVPR14：消失点检测的Matlab代码。
     
  • 消失点检测技术_消失点检测技术_
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    简介：消失点检测技术是指通过计算机视觉方法自动识别和定位图像中线条汇聚的消失点，广泛应用于场景重建、自动驾驶及机器人导航等领域。 消失点检测可以根据参数设置来确定消失点的数量以及相应的消失线。
     
  • 消失点检测的程序
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    简介：本程序旨在自动识别并定位图像中的消失点，采用先进的计算机视觉技术与算法，适用于增强现实、自动驾驶及三维重建等领域。 Matlab代码可以用来检测消失点，并实现深度图填充功能。
     
  • MATLAB中的车道中心线拟合代码 - Lane-Detection-using-MATLAB: 道路车道检测及基于消失点的转向预测
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的道路车道检测方案，通过拟合车道中心线，并利用消失点进行车辆转向预测。代码适用于自动驾驶研究与开发。 在车道检测项目中使用MATLAB进行图像处理以识别道路上的车道线。所采用的技术包括： - 色彩掩膜； - Canny边缘检测； - 感兴趣区域选择； - Hough变换直线检测。 首先，导入视频文件并初始化变量供代码使用，并从.mat文件导入所需变量。接着设置循环以便逐帧处理图像。 每读取一帧后，会应用高斯滤波器进行预处理： ```matlab while hasFrame(VideoFile) % 从视频文件中读取每一帧 frame = readFrame(VideoFile); figure(Name, Original Image); imshow(frame); frame = imgaussfilt3(frame); figure(Name, Filtered Image); imshow(frame); ``` 图1展示了原始图像，而图2显示了经过滤波处理后的图像。接下来的步骤是利用色彩掩膜技术来突出黄色和白色的车道线。
     
  • MATLAB的疲劳检测代码-睡意检测: Matlab drowsiness detection代码
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    本段代码为使用MATLAB开发的睡眠监测系统，专注于实现疲劳驾驶预警功能。通过分析驾驶员的眼部状态来判断其清醒程度，有效预防因疲劳引起的交通事故。 为了使用MATLAB进行疲劳检测并编写代码来监视人的状态并在感到睡意时发出警报，请按照以下步骤操作： 1. 使用已用疲劳和非疲劳样本训练的SVM分类器。 2. 解压缩文件并将“睡眠”文件夹放置在Matlab的工作路径中。 3. 打开网络摄像头，在命令窗口输入`imaqtool`以找到受支持的适配器。通常，所有Windows版本都支持winvideo（例如：winvideo1）。 4. 在main.m文件中打开并转到行号17，并将适配器名称更改为已确定的支持名称。 5. 运行main.m代码并将自己置于适当的距离内，以便脸部在窗口中可见。 6. 默认状态下为非疲劳状态：睁大眼睛且闭上嘴巴；疲劳状态下则为闭眼并张开嘴几秒钟时会触发警报器发出蜂鸣声。 注意： - 请确保房间光线充足。 - 模型未经过黑暗或非常暗的照明条件下的训练，因此在这种条件下可能无法正常工作。 - 使用有效的面部特征集可以获得更好的结果，并且我会上传改进后的代码版本。 参考文献：Manu, BN. Real-time drowsiness detection using facial feature monitoring. In 2016 International Conference on Information Technology Innovations (IIT), IEEE, 2016. PPT下载链接未提供，如有需要请直接联系作者。
     
  • MATLAB代码-数据融合:keypoint-detection关键点检测
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    本项目提供基于MATLAB的数据融合与关键点检测代码。通过集成多种传感器数据，实现对图像或视频中的关键点精确识别，适用于计算机视觉和机器人导航等领域。 数据融合Matlab代码用于检测人体姿势估计的关键点（如手、肘）。可以更新提供的训练脚本来检测图像中的任意类型关键点（例如道路交叉点）。此代码作为预训练模型的一部分发布。 为了进行演示，我们提供了预训练的模型。要运行演示代码，请执行Matlab脚本并选择输入图像（文件夹中提供了一些示例图像）。 预训练模型是数据融合网络的一个实现版本。 如果您想要在自己的数据集上对提供的模型进行训练： 1. 准备用于训练的数据集（包括Train.mat和Validation.mat文件）。 2. 更新Matlab脚本中的训练参数（如果需要的话）。 3. 运行Matlab脚本来开始训练过程。如果有任何疑问，请随时提问。
     
  • 消失点探测
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    《消失点探测》是一部探讨几何学与计算机视觉中关键概念的作品，深入剖析了如何在三维空间中定位直线于图像中的消失点，为机器感知世界提供了重要理论支持。 基于MATLAB开发的消失点检测程序已调试完成，能够对单张图片进行检测。
     
  • 消失点探测
    优质
    《消失点探测》是一部探讨视觉感知与空间认知之间关系的作品。它深入分析了视平线、透视原理及其在艺术和设计中的应用，为读者揭示了一个充满奥秘的视觉世界。 霍夫变换非常实用，能够很好地解决实际问题，并且使用起来很方便。
     
  • MATLAB的edge源代码-异常检测(abnormality detection)
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    本项目提供MATLAB实现的边缘检测算法源码，并特别应用于异常检测领域。通过分析图像边界信息，有效识别数据中的异常点和模式，适用于各种需要自动检测偏离正常范围的数据场景。 MATLAB的edge源代码及异常检测 这是在Matlab环境下实现的一个基于Cewu Lu编写的公共代码以及后续论文的研究成果。稀疏组合训练系统的一部分由Ruya Gong根据[1]编写，但具体代码在此未列出。 培训和测试视频可以从该研究的相关项目页面下载。更新版本的视频数据则由朱枫、储奇、侯伯学、庄炳兵及黄腾宇提供。
     
  • MATLAB分时代码-vehicle detection: 车辆检测
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    本项目使用MATLAB开发，专注于车辆检测领域的实时图像处理。通过高效的算法实现对视频流中车辆目标的快速识别与跟踪，适用于智能交通系统和自动驾驶场景。 此文档提供了官方的Faster R-CNN代码（用MATLAB编写）。如果您希望在NIPS 2015论文中复制结果，请使用该代码。 本存储库还包括对MATLAB代码进行Python重新实现的内容，这些内容基于特定分支构建，并且与原始版本略有不同。特别是，此Python端口的测试速度比原版慢大约10%，因为某些操作在CPU上的Python层执行（例如，处理一张图像时需要220毫秒，而用VGG16则为200毫秒）。 尽管如此，该实现仍然提供了与MATLAB版本相似但不完全相同的mAP，并且由于细微的实现差异，它无法与使用MATLAB代码训练得到的模型兼容。此外，此Python端口包括近似的联合训练方法，比交替优化（适用于VGG16的情况）快约1.5倍。 该工作最初在某个会议中描述并随后发布于NIPS 2015会议上。 这篇论文由任少卿、何开明、罗斯·吉尔希克和孙健（微软研究院）撰写。Python实现包含了Cornell大学的Sean Bell在其MSR实习期间编写的代码内容。 更多信息可以直接联系官方团队获取。