基于峭度的MATLAB代码程序,可以直接运行,有图
2024/11/11 14:47:48 774B 基于峭度 matlab
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LOG-Gabor滤波器MATLAB代码,自己整理的。
可以直接拿去卷积图像提取纹理,不过参数需要根据需要自己调节。
2024/11/10 19:09:45 2KB log-gabor
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MATLAB下计算惯性系统的ALLAN方差,进而分析出加计或者陀螺仪的零偏不稳定性噪声;
根据方差的斜率,也可以求得系统所包含的噪声类型,如量化噪声,随机游走噪声等。
2024/11/10 15:13:37 1KB MATLAB ALLAN 方差
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实现效果:http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html如何在你的电脑上运行这个程序?1,它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能,具体安装信息请见:http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html,当你配置好cvblobslib之后,你可以用这一的程序进行测试:http://dl.dropbox.com/u/110310945/Blobs%20test.rar2,视频中两个摄像头之间的距离是6cm,你可以根据你摄像头的型号,来选择合适的距离来达到最好的效果。
3,在进行测距之前,首先需要对摄像头进行标定,那么如何标定呢?在stdafx.h中把"#defineCALIBRATION0"改成“#defineCALIBRATION1”表示进行标定,标定之后,你就可以在工程目录下的"CalibFile"文件夹中得到标定信息的文件。
如果标定效果还不错,你就可以吧"#defineCALIBRATION"改成0,以后就不需要再标定,直接使用上一次的标定信息。
你还需要把"#defineANALYSIS_MODE1"这行代码放到stdafx.h中。
4,视频中使用的是10*7的棋牌格,共摄录40帧来计算摄像头的各种参数,如果你像使用其他棋盘格,可以在"StereoFunctions.cpp"文件中修改相应参数。
5,如果你无法打开摄像头,可以在"StereoGrabber.cpp"文件中修改代码“cvCaptureFromCAM(index)”中index的值。
6,Aboutcomputingdistance:itinterpolatestherelationshipbetweendepth-valueandreal-distancetothirddegreepolynomial.Soiusedexcelfile"interpolation"forinterpolationtofindk1tok4,youshouldfindyourownvalueoftheseparameters.7,你可以通过调整控制窗口中各个参数的滑块,从而来得到更好的视差图。
8,在目录下的”distance“文件夹中,有计算距离信息的matlab代码。
9,如果你想了解基本的理论,可以看一下这个文档和代码(视频里的代码其实就是根据这个代码改的):http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-12232009-222118/unrestricted/Short_NJ_T_2009.pdf视频中环境:vs2008,opencv2.1
2024/11/10 7:30:13 24.09MB opencv 双目测距 双目标定 双目视觉
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该资源面向Hough变换数字图像处理实验。
资源包含:1、完整Matlab代码,详细注释2、实验用图片
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像素级融合matlab代码,Brovery变换融合也被称为彩色标准变换融合,它是将多光谱波段颜色(红、绿、蓝)归一化,将高分辨率影像与多光谱各波段(通常取三波段)相成完成融合。
融合算法非常简单。
2024/11/9 19:55:18 2KB 像素级融合
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卷积神经网络的matlab代码,直接可运行卷积神经网络的matlab代码,直接可运行卷积神经网络的matlab代码,直接可运行卷积神经网络的matlab代码,直接可运行
2024/11/9 17:03:26 14.04MB 卷积 神经网络
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本代码是CT图像重建的全面的代码,包含了滤波反投影,迭代重建等
2024/11/9 17:46:12 68.69MB CT simulation
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几个基于k均值和改进的混合高斯模型进行视频运动目标跟踪的matlab代码
2024/11/9 15:16:34 18KB k均值 改进 混合高斯模型 视频
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三维重建的matlab代码可以入门使用,希望对你有帮助
2024/11/9 8:18:16 14.61MB 三维重建 matlab
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡