基于视觉显著性的层次形状分解和骨架提取的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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Matlab rms函数代码立体配对项目 一个Matlab项目，实现了具有自适应窗口形状的Kanade立体匹配算法。 文件索引： Benchmark1.m-关于9种以上窗口形状的初始工作 Benchmark3.m-我们算法的主要实现。 它使用以下功能： 不确定度.m：在给定窗口内计算不确定度估计值的函数。 crementDisp.m：一个函数，用于在我们扩展窗口之后计算视差增量。 initialDisparity.m：将基准1的结果重构为一个函数，该函数会生成视差图的初始估计 originalLab.m-包含运行算法的代码，该算法通过简单地改变所有差异来计算SSD。 这段代码还会生成我们的RMS与窗口大小图 NewWindow.m-一个包装类，用于提供有关我们在其上进行计算的窗口的信息 StereoImage.m-另一个包装类，包含一组立体图像的各个方面 运行：要查看我们的Kanade和Okutomi算法最终实现的结果，请运行Benchmark3。 立体声图像输入可以更改为任何图像。

“三维形状分析”的MATLAB编程解决方案 MATLAB programming solutions for the TUM lecture "Analysis of Three-Dimensional Shapes"

大脑电波形状数据

大数据-算法-雪粒形状对风雪流发展过程影响的数值模拟研究.pdf

基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法

检测帕金森病 帕金森氏病与运动障碍症状有关，例如震颤，僵硬，运动迟缓和姿势不稳。 运动迟缓和僵硬的表现通常在疾病的早期。 这些对患者的笔迹和素描能力有显着影响，显微照相术已被用于帕金森氏病的早期诊断。 虽然人的笔迹受许多因素（例如语言熟练程度和教育程度）的影响，但发现绘制形状（例如螺旋形）是一种非侵入性且独立的措施。 怎么跑 python detect_parkinsons.py --dataset dataset/spiral python detect_parkinsons.py --dataset dataset/wave

凹壳 一个简单的程序，用于绘制和可视化图像中的alpha形状。 这是通过在顶点上执行Delaunay三角剖分并基于alpha值丢弃边来完成的。 简而言之，此处描述的方法将进行一些更改： : 。 为了进行顶层描述，alpha值越低，绘制的形状将越紧密地拥抱顶点之间的边缘。 随着alpha的增加，绘制的形状将越来越凸。 对于非常高的alpha，所得形状将等于提供的点的凸包。 制作指南 就像典型的cmake程序包一样。 将存储库克隆到目录中，cd进入该目录，然后以指定的顺序运行以下命令： mkdir build cd build cmake .. make 如果已安装必备库（OpenCV和Boost），则make命令应在build目录中生成可执行文件。 使用指南 通过运行“ ConcaveHull --help”来参考启动选项说明。 注意：形状填充尚未正确实现。 这是一种骇人听闻的实

matlab的代码在相机上实现Codes_Shape_from_shading Matlab代码用于阴影形状。 实现了几种变体： 基于ADMM的可变形状，包括使用常规摄像机（正射或透视）的阴影和照明（球形谐波）的阴影，请参见[1] Lax-Friedriechs解决典型案例（正交摄影机，正面定向照明）的方法，请参见。 [2]中的公式（8） 适用于常规情况的半拉格朗日求解器（正交摄影机，正面定向照明），请参见[3] 半拉格朗日解算器，用于透视透视箱（透视相机，正面定向照明），请参见[4] 介绍 这些代码可用于解决阴影形状（SfS）问题（估计形状，给定单个图像）。 主要特点： 可以事先添加形状以指导解决方案的可能性（例如在RGB-D感应中很有用） 最小化表面规则化以消除残留噪声 处理二阶球谐照明 处理正射或透视相机 处理灰色或RGB图像 注意：经典Eikonal SfS也可以作为特殊情况来实现。 演示版 提供了以下两个附带[1]的演示文件： demo_1_lena_eikonal.m ：应用于标准Lena图像的经典SfS（灰度图像，正交相机，正面照明） demo_2_vase_SH2.m