角点检测代码matlab 使用OpenCVChArUco拐角检测 1引言 Python OpenCV拐角检测功能，用于检测标记和拐角。 该代码查找棋盘角点坐标，并使用标记（QR码）查找找到的角点的ID。 该项目还支持通过Matlab调用拐角检测。 脚本可提供实时和静态图像可视化，以及图像组的角点检测率。 这些脚本已完成，目的是进行摄像机校准，因此目标是找到并标识角坐标。 脚本的预期输出是以像素为单位的角坐标（x，y）及其对应的ID（从0到N-1）。 2安装 安装Python 3.6。 在开发过程中，使用了Python 3.6.1版。 克隆存储库并安装Python依赖项 git clone https://github.com/pettod/charuco-corner-detection.git cd charuco-corner-detection pip install -r requirements.txt 3用法 3.1设置正确的ChArUco参数 Python脚本具有一些特定的常数值，这些常数定义了在给定的ChArUco校准板上检测标记所需的参数。 检查详细信息以定义您的Ch

步态检测 从IMU数据集中检测两个阶段（摆动和站姿）。 安装两个IMU传感器，一个在膝盖上方，另一个在膝盖下方。 受试者应在跑步机上以可变速度行走至少2分钟，以便记录每个步态周期的每个数据。 将文件另存为.csv 第一个文件是大腿数据，第二个文件是小腿数据。 对每个阶段使用阈值，然后应用knn对阶段进行分类。 通过这种方法，我正确地获得了2个正确的阶段，即Swing阶段和Stance阶段。 编译并运行main.cpp文件。 关闭控制台窗口后，标记的数据将保存在data.dat文件中。 我将.dat文件转换为.txt文件，并上传了它，以方便您使用。 IMU传感器的采样频率为200Hz

应用中央差分卷积网络（CDCN）进行面部反欺骗 安装 virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 数据准备 参考 [1]于子彤与赵，陈旭与王，泽正与秦，云霄与苏，卓与李，小白与周，冯与赵，国应。 搜索中央差分卷积网络以进行面部反欺骗，doi： ： [2]中央差分卷积网络，doi： ： [3]王则政，赵晨旭，秦云霄，周秋生，齐国俊，万钧，甄磊。 利用时间和深度信息进行多帧脸部反欺骗，doi： ：

GraphDeeSmartContract 此仓库是使用图神经网络（DR-GCN）进行智能合约漏洞检测的python实现。 要求 所需的包 python 3或以上 PyTorch 1.0.0 numpy的1.18.2 sklearn用于模型评估 运行以下脚本以安装所需的软件包。 pip install --upgrade pip pip install torch==1.0.0 pip install numpy==1.18.2 pip install scikit-learn 引文 如果您想在引用我们的或代码库，请使用以下引用： @inproceedings{ijcai2020-454, title = {Smart Contract Vulnerability Detection using Graph Neural Network}, author =

Thyroid-Detection

KiTTI数据处理和3D CNN用于车辆检测 用于车辆检测的3D CNN 使用PointCloud数据进行车辆检测的3D全卷积网络参考：点云中用于车辆检测的3D全卷积网络 主文件是“ model_01_deconv.py” 数据加载功能为“ input_velodyne.py” 示例（3D边界框：8个顶点）不执行NMS 需求 Python 张量流 ROS Python-PCL（如果不使用pcl，请在input_velodyne.py中注释掉相关代码 KiTTI数据处理 数据集是KITTI 3D对象检测数据集 Velodyne PointCloud 培训标签 校准

面部标志检测引擎 HRNet的TensorFlow实现，用于面部标志检测。 观看此演示视频： 。 特征 支持多个公共数据集：WFLW，IBUG等。 先进的模型架构：HRNet v2 数据扩充：随机缩放/旋转/翻转 模型优化：量化，修剪 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 正在安装 获取培训的源代码 # From your favorite development directory git clone --recursive https://github.com/yinguobing/facial-landmark-detection-hrnet.git 生成训练数据 有多个可用的公共面部标记数据集，可用于生成我们需要的训练热图。 对于此训练过程，图像将被放大。 第一步是将数据集转换为更易于处理的更均匀的分布。 您可以自己执行

相位检测 Matlab实现三种方法： 基于 FFT 乘法 脉冲滞后 第一个和第二个的 VHDL 实现在。 关于这些方法如何工作的说明在。

matlab人脸检测框脸代码 matlab-real-time-face-detection These codes can detect face from real time video frame

Faster-Rcnn：Two-Stage目标检测模型在Pytorch当中的实现。 详细操作见readme.md 文件下载 训练所需的voc_weights_resnet.pth或者voc_weights_vgg.pth可以在百度云下载。 voc_weights_resnet.pth是resnet为主干特征提取网络用到的； voc_weights_vgg.pth是vgg为主干特征提取网络用到的； 链接: https://pan.baidu.com/s/1H_YQxUvGrOXQeEQWPJvixQ 提取码: 9eai