利用PCL库，经过滤波，分割，求长宽高，计算物体的体积，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。
2018/7/17 14:41:24
5.71MB
1
%**************************************************************************%图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》%function:T=Texture(Image)%Image:输入图像数据%T:返回八维纹理特征行向量
2020/8/9 23:02:25
8KB
1
资源包含文件：课程word+答辩PPT+项目源码及测试图片数字图像中阴影是普遍存在的，而且其为数字图像处理的很多任务，如图像特征提取，图像识别，图像分割带来了不利的影响。
一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。
与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；
与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；
阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。
我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。
详细引见参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942
一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。
与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；
与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；
阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。
我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。
详细引见参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942
2022/9/25 21:45:41
6.97MB
1
针对电力用户的异常用电行为,提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
2016/8/6 7:32:44
527KB
1
本人利用C++编写的图像灰度共生矩阵特征提取，是一个控制台程序，需要在主函数中设置您所处理图像的目录。
运行结果为特征图像，该程序适用于大图像，图像大小没有上限。
此外该程序用到了GDAL库，你可以在GDAL官网上面免费下载该库。
运行结果为特征图像，该程序适用于大图像，图像大小没有上限。
此外该程序用到了GDAL库，你可以在GDAL官网上面免费下载该库。
2016/7/14 7:53:05
9.56MB
1
本人写的matlab图像分类代码，内含训练和测试的SAR图片。
分类方法采用了KPCA特征提取和SVM算法分类，程序有GUI界面可以很好的运转。
分类方法采用了KPCA特征提取和SVM算法分类，程序有GUI界面可以很好的运转。
2015/3/20 12:26:19
28.6MB
1
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