lowe的实现版本,pgm识别,算法稳定,没有多余匹配点,并且附带了大量注释,便于初学者理解掌握
2024/11/29 11:38:29 2.92MB 图像匹配
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40个人,每个人10张人脸图像,格式为pgm格式,用来测试特征脸算法的,由于人脸差异不是很大所以识别率较高。
2024/11/5 4:29:40 2.93MB ORL人脸库 识别 图像
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我们的脸部数据库(以前的'ORL脸部数据库')包含一组1992年4月至1994年4月在实验室拍摄的脸部图像。
该数据库用于与剑桥大学工程部言语,视觉和机器人小组合作开展的面部识别项目。
每个40个不同的主题有10个不同的图像。
对于某些科目,图像是在不同的时间拍摄的,改变了照明,面部表情(开放/闭眼,微笑/不微笑)和面部细节(眼镜/没有眼镜)。
所有图像都是在黑暗的均匀背景下拍摄的,拍摄对象处于直立的正面位置(对某些侧面运动具有宽容度)。
可以使用面部数据库的预览图像。
这些文件采用PGM格式,可以使用'xv'程序方便地在UNIX(TM)系统上查看。
每幅图像的大小为92×112像素,每像素有256个灰度级。
这些图像被组织在40个目录中(每个主题一个),它们具有表单的名称sX,其中X表示主题编号(介于1和40之间)。
在这些目录的每一个中,该主题有十个不同的图像,其具有该形式的名称Y.pgm,其中Y该主题的图像编号(在1和10之间)。
2024/10/7 8:38:16 3.62MB 人脸检测 人脸识别 数据集
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Matlab实现JPG装换为PGM格式文件批处理
2024/8/15 19:23:52 521B JPG to PGM 批处理
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史上最全的人脸库,包括ORL人脸库、Yale人脸库、AT&T人脸库及MIT人脸库。
ORL人脸库中包括23*28的bmp格式的400幅人脸、92*112的bmp格式及pgm格式的各400幅人脸;
Yale人脸库中包括100*100的bmp格式的15个人的人脸,每个人11幅图像;
MIT人脸库中包括人脸20*20的bmp格式2706幅图及非人脸20*20的bmp格式4381幅图。
如此全面,绝对值得下载。
2024/6/2 5:52:52 18.78MB 人脸库
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著名人脸识别数据库ORL,已经为大家分类打包好,一共40个人每人10张脸,有正脸、左右侧脸、正脸表情变化等,包括jpg以及pgm格式,保证全面无删减哦。
2024/3/11 18:04:26 8.46MB ORL人脸库
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orl,,pgm格式,,orl人脸数据库下载
2024/3/1 11:12:36 2.94MB 人脸库
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万能图片转换器是一款专业强大的图片格式转换软件,该软件支持上百种图片格式,上万种图片转换操作,界面简单易学,操作快速方便,软件方便简单,功能强大,需求的朋友快来下载使用吧。
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2023/2/8 8:22:14 2.29MB 图形图像
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压缩包内有一份报告,一份亲测运转无误的完整Matlab工程代码和一份ORL的92*112的人脸图片库(pgm格式),可以当做一个小的课程设计来使用
2023/2/3 18:47:39 8.36MB PCA SVM 人脸识别 Matlab
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官网可以下载,数据库的脸,(原名“ORL数据库”),包含一组面临1992年4月至1992年4月拍摄的图像在数据库实验室。
用于人脸识别项目的背景下进行合作演讲中,视觉和机器人组的剑桥大学工程系.PGM格式的文件每个图像的大小是92x112像素,每像素256灰色的水平。
图像是组织在40目录(一个为每个主题),表单的名称sX,在那里X表明主体数量(1-40)。
在这些目录中,有十个不同主题的图片,名称的方式Y.pgm,在那里Y是这个主题的图像数量
2023/1/23 8:46:30 4.03MB ORL
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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