人脸图像特征提取matlab代码CS676A项目-第1组 Vikas Jain-13788 Shubham Jain-13683 语言: Python和Matlab 随后的论文: Parikh,Devi和Kristen Grauman。 “相对属性”。 计算机视觉(ICCV),2011年IEEE国际会议上。 IEEE,2011年。 伯吉斯,克里斯,等。 “学习使用梯度下降进行排名。” 第22届机器学习国际会议论文集。 ACM,2005年。 约阿希姆斯,索尔斯滕。 “使用点击数据优化搜索引擎。” 第八届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。 ACM,2002年。 Simonyan,Karen和Andrew Zisserman。 “用于大规模图像识别的非常深的卷积网络。” arXiv预印本arXiv:1409.1556(2014)。 资料集: PubFig数据集“用于面部验证的属性和比喻分类器”,Neeraj Kumar,Alexander C. Berg,Peter N. Belhumeur和Shree K. Nayar,国际计算机视觉会议(ICCV),2009年。 代码
2022-06-15 10:42:25 452KB 系统开源
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物体缺陷检测仪 细节 目标操作系统: Ubuntu * 18.04 LTS 程式语言: Python * 3.6 完成时间: 30分钟 此参考实现也。 它能做什么 物体探伤仪应用程序可检测异常,例如颜色,裂纹和在传送带上移动的物体的方向。 异常被标记为有缺陷,并分别保存在颜色,裂纹,方向文件夹中。 同样,没有缺陷的对象也保存在no_defect文件夹中。 这些异常数据将发送到InfluxDB *数据库,并在Grafana *上可视化。 此应用程序还以毫米为单位测量对象的长度和宽度。 要求 Ubuntu 18.04 英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包2020 R3发行版 Grafana * v5.3.2 InfluxDB * v1.6.2 建立 安装OpenVINO:trade_mark:工具包的英特尔:registered:发行版 有关如何安装和设置英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包的更多信息,请参阅英特尔:registered:OpenVIN
2022-06-13 16:42:04 1.34MB machine-learning real-time video computer-vision
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matlab棋盘格角点检测代码计算机视觉 这是源代码,总结了我在参加Sungho Kim教授的课程(Yeungnam University,计算机视觉课程)和我的个人学习时收集的代码。 0.大纲 1.安装OpenCV 我安装了 环境变量:C:\ opencv24136 \ build \ x86 \ vc14 \ bin; VS设定 包括目录C:\ OpenCV24136 \ build \ Include 图书馆目录C:\ opencv24136 \ build \ x86 \ vc14 \ lib 其他依赖 opencv_calib3d2413d.lib; opencv_contrib2413d.lib; opencv_core2413d.lib; opencv_features2d2413d.lib; opencv_flann2413d.lib; opencv_gpu2413d.lib; opencv_highgui2413d.lib; opencv_imgproc2413d.lib; opencv_legacy2413d.lib; opencv_ml2413d.lib; ope
2022-06-08 06:22:17 277.67MB 系统开源
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Multiple View Geometryin Computer Vision,多视角几何学。机器视觉学习资料
2022-06-06 18:56:56 12.35MB CV
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HCIE-Intelligent Vision V1.0教材.zip
2022-06-04 14:03:37 81.3MB 源码软件 Intelligent
深度学习面试书:深度学习面试宝典(含数学,机器学习,深度学习,计算机视觉,自然语言处理和SLAM等方向)
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接缝雕刻 使用 OpenCV 中描述的算法在 C++ 中的实现 用于内容感知图像大小调整的 Seam Carving ( ) 用于视频重定向的改进接缝雕刻 ( )
2022-06-01 19:53:24 8KB opencv c-plus-plus computer-vision C++
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This book describes visual perception and control methods for robotic systems that need to interact with the environment. Multiple view geometry is utilized to extract low-dimensional geometric information from abundant and high-dimensional image information, making it convenient to develop general solutions for robot perception and control tasks. In this book, multiple view geometry is used for geometric modeling and scaled pose estimation. Then Lyapunov methods are applied to design stabilizing control laws in the presence of model uncertainties and multiple constraints.
2022-06-01 08:18:35 10.24MB 多视角几何 slam 移动机器人 视觉
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【批量下载】3-PRML_模式识别与机器学习Chinese_vision等.zip
2022-05-30 19:08:34 21.09MB 机器学习 源码软件 人工智能
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