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diversification

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  • 卡尔曼滤波 C++
    卡尔曼滤波,去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中,估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。
    2022-04-09 19:23:58下载
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  • 手写文本,我的手写数据库
    应用背景在自动识别方面的研究主要集中在统计方法上。这已导致的规范和提取的统计特征,如运行长度分布,倾斜分布,熵,和边缘铰链分布。边铰分布特征优于所有其他统计功能。边铰分布是一种特征,其特征是一个书写方向的变化手写文本中的笔画。通过一个窗口,提取的边缘铰链分布滑动过的边缘检测到的二进制手写图像。每当窗口的中央像素是在,这2个边缘片段(即连接序列的像素)从这个中央像素出现被认为。测量和存储的方向作为对。联合概率分布是从一个大样本,这样对。关键技术我们改进了劳伦斯范德华maaten优秀的包装可在http://www.cs.unimaas.nl/l.vandermaaten/laurens_van_der_maaten/software.html笔迹鉴别。我们认为一个完整的二维概率分布,需要考虑的角度,对所有可能的组合,比原代码。代码已经使用我的笔迹数据库的测试,可以在HTTP:/ / www.iam。unibe。CH / ~ FKI / iamdb /。关键词:MATLAB源代码,识别,,作家,作家匹配,作者验证,在线作家识别,边铰链,手写,手写。
    2022-07-13 14:57:44下载
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  • Chanvese活动轮廓程序
    Chanvese活动轮廓程序。图片,文档,使用说明一应俱全。程序运行顺利
    2022-04-19 03:56:26下载
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  • 旋转八面体染色
    该程序纯系手动,是游戏程序设计课要求的必做代码,要求将正八面体首先用DX绘制出来,然后对八面体进行染色,达到进一步熟练世界坐标的地步,同时灵活掌握RGB染色方式                                                                                                     
    2022-02-22 06:02:33下载
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  • 一种基于区域显著性的红外目标分割方法
    对红外图像首先在方差空间中提取显著性区域,然后根据图像复杂度对显著性区域进行筛选,最后采用阈值分割方法分割显著性区域,获取目标。
    2022-02-15 00:24:55下载
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  • 恒指为 RGB
    光的原色是添加剂原色 arered、 绿色和蓝色结合红色 + 绿色 + 蓝色白色的产量颜料的原色是消减原色 arecyan、 洋红色和黄色结合黑青色 + 黄色、 洋红色产量色相定义为视角0 度,是红色120 度是绿色的240 度是蓝色饱和度被指从恒指三角形的中心到金字塔表面的距离的百分比。值的范围从 0to 1。强度被指作为"up"从黑色轴的距离。值的范围从 0to 1
    2022-04-12 18:26:56下载
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  • 手势识别
    此源代码被实施,以检测手,这样做是为了手势的手,手掌中心,
    2022-05-12 18:27:33下载
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  • 基于NI Vision的识别
    这是一套简单的能动态、自动识别图片中信息的代码。它基于Labview的NI Vision(视觉与运动)模块,可以调用USB摄像头或笔记本摄像头获取原图,然后选中原图中的信息作为模板进行学习。学习完成后再用摄像头拍摄,Labview将自动框选中要匹配的信息。
    2022-03-10 23:19:14下载
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  • FCM聚类算法
    FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分
    2022-08-07 16:16:31下载
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  • 特征选择
    特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索( SBS , Sequential Backward Selection ):从特征全集O开始,每次从特征集O中剔除一个特征x,使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索( SFS , Sequential Forward Selection ):特征子集X从空集开始,每次选择一个特征x加入特征子集X,使得特征函数J( X)最优。简单说就是,每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入,其实就是一种简单的贪心算法。
    2023-04-14 07:25:03下载
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