matlab图片叠加的代码欢迎来到我的计算机视觉存储库 在此存储库中，您将找到有关使用MATLAB实现Computer Vision算法的两个不同项目的文档和代码文件。 这些项目已经完成，并在Pennsylvanina State University的400级别计算机视觉课程中提交了学分。 多视图投影 该项目的目标是实现正向（3D点至2D点）和反向（2D点至3D射线）相机投影，并从两台相机执行三角剖分，以从成对的匹配2D图像点进行3D重建。 具体任务是将3D坐标（通过运动捕捉设备测量的人体3D关节位置的集合）投影到我们可以叠加在图像顶部的图像像素坐标中，然后将这些2D点转换回3D视线中，然后对两个相机视图的视线进行三角测量，以恢复我们开始时使用的原始3D坐标。 有关此项目结果的详细定量和定性报告，请单击此屏幕顶部的“在GitHub上查看”图标，然后导航到Project 2> Documentation> EE_454_Project_2.pdf 运动检测 该项目的目标是实现四种简单的运动检测算法，在短视频上运行它们，并比较结果。 四种算法是： 简单背景扣除 简单帧差异 自适应背景减法

为 SciPy/Opencv 和朋友提供的 Vagrant 文件和 ansible 配置 该存储库包含一个 Vagrantfile 和 Ansible 设置，用于创建能够运行基于 opencv 的应用程序的 Ubuntu 14.04 机器。 要求 - Vagrant - Ansible installed locally - Internet connection 用法 在本地使用 Vagrant - $ vagrant up - $ vagrant ssh 远程使用您的首选云 - Add your hostname to ansible hosts file (/etc/ansible/hosts or any other location, you can change that) [scipy] host1 ansible_ssh_host=192.168.

A compact algorithm for rectification of stereo pairs 如何进行立体校正

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计算机视觉深度学习

MATLAB ComputerVision Lego DataSet 乐高积木训练数据集

实现计算机视觉(Computer Vision)中的Haralick区域增长算法(Haralick Region Growing Algorithm)用于实现图像分割。