实用讲义 问题陈述 编写一个简单的霍夫特征检测器，可以检测输入图像中任意大小的圆。 该程序必须支持以下功能： 简单的边缘过滤器 灰度图像将需要通过简单的边缘过滤器（请参阅注释）进行处理，然后进行阈值确定，以确定仅包含背景和边缘像素的二进制图像 突出显示提取的特征 检测到特征后，必须在图像上绘制与该特征对应的圆圈以显示结果。 该图像可以保存然后查看。 多种功能 确定累加器最大值的过程需要搜索多个局部最大值； 这些中的每一个都将是一个新功能（圆圈）。 提供一些带圆圈的示例测试图像 我的解决方案 该解决方案是使用一些 Qt 和 cmake 用 C++ 编写的。 Qt 提供了加载和保存图像的便利，而 cmake 则用于生成构建文件。 该解决方案的工作原理如下： 加载源图像 运行Sobel边缘检测 每个半径为 1..n 的霍夫变换，其中 n 是可能的最大半径 找到霍夫空间图像中的亮点，并将其标

小波阈值校正matlab代码堕落者 使用手机的内置加速度传感器创建Fall Alerter应用程序。 如果发生跌倒，用户可能会失去意识并可能需要外部帮助，因此该应用程序会通过SMS通过跌倒位置的GPS数据向护理人员发出警报。 UI包含一个图形，该图形显示了电话的加速度数据和紧急联系人列表。 如果它检测到跌倒，则将开始倒计时10秒钟，最后，将提醒紧急联系人列表。 用户可以关闭警报，如果它是错误警报或尽管跌倒也不需要帮助。 该应用程序的演示如下。 下图显示了坠落事件期间的加速度变化。 每个秋天事件都有其鲜明的特点。 手机跌落时，加速度计值开始减小。 当自由落体事件结束并且发生对地面的撞击时，我们将观察到突然的尖峰。 测试表明，在跌倒事件中观察到类似的变化。 Sensor API使用三维坐标系。 加速度计的值是通过将每个尺寸的平方求和，然后求和并求平方根来计算的。 通过这样做，我们获得了矢量方向的大小。 手机处于静止状态时，加速度值约为9.8 m / s ^ 2。 跌倒检测算法 离散小波变换用于提取要与输入加速度数据进行比较的特征向量。 选择具有32个采样点的母小波作为Meyer小波，从中获

canny代码 matlab

有关设置环境，请阅读SETUP.md 息肉定位和检测 这项工作是在EEML暑期学校（2019年）期间介绍的。在 查找随附的海报。 对于我们的定位和检测任务，我们使用了ColonCVC数据集和ETIS-Larib数据集。 1.息肉本地化 这里的任务是训练完全卷积网络（FCN-8）为息肉创建分割蒙版，然后在其周围绘制一个边界框。 要训​​练FCN-8，请运行main.py 要评估/测试模型，请运行predict_masks.py 2.息肉检测 这里的任务是训练物体检测网络。 我们使用SSD（单发Multibox检测器评估我们的结果）。 代码适用于Faster R-CNN和SSD 。 要训​​练

@ fibjs / detect-port 端口检测器JavaScript实现 安装 $ npm i @fibjs/detect-port --save 用法 const detectPort = require ( '@fibjs/detect-port' ) ; const availablePort = detectPort ( ) ; 或者 const detectPort = require ( '@fibjs/detect-port' ) ; const port = 3000 ; const availablePort = detectPort ( port ) ; if ( availablePort === port ) { console . log ( `port ${ port } is available!` ) ; } else { console

SSD：Single Shot MultiBox Detector 英文原文和中文翻译版，希望对大家有帮助

A BPSK-QPSK Timing-Error Detector for Sampled Receivers

进行人脸检测时，需要读取deploy.prototxt文件，在Github上使用RAW的方式下载已经行不通了，这是使用SVN下载的face_detector文件夹

运行download_weights.py时无法自动下载DNN（opencv）人脸检测模型。所以单独到网站上历经千辛万苦下载得到。

如题，最新版的unity人脸关键点检测插件，值得拥有。 unity Dlib FaceLandmark Detector 1.2.8最新版插件，支持人脸关键点检测 unity Dlib FaceLandmark Detector 1.2.8最新版插件，支持人脸关键点检测