nyu-depth-v2-tools：[2]中使用的工具，用于预处理地面真值分割以评估超像素算法

这是Elsevier发表于《Accurate Subpixel Edge Location Based on Partial Area Effect》一文中详述的亚像素边缘检测方法的Matlab源码http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0262885612001850 主文件夹包含以下文件： - subpixelEdges 是检测方法。 输入“help subpixelEdges”了解更多信息- visEdges 是在图像上显示检测到的边缘的方法- subpixelImage 使用检测到的边缘创建高分辨率二进制图像-subsetEdges 提取满足条件的边子集- 示例 1 是将方法与合成图像一起使用的示例- 示例 2 类似，但使用真实图像- 示例 3 使用手机摄像头拍摄的打印文本的大图像-example4为示例1创建高分辨率二进

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在亚像素级别，求取物体的边缘信息，提高物体的定位精度。

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今天小编就为大家分享一篇Python 处理图片像素点的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Extended Yale B Databse人脸数据集(已经整理成.mat格式包含标签，可以直接用于分类任务，并且个人配上了数据说明，相信能帮助到大家) 包含一个.mat数据文件，和一个数据说明.m文件

用 MATLAB下直接可运行，已调试通过，不是epfl网页里面要调用C++的程序。适合学习MATLAB的同学 前找了很久才找到了，传上来更大家共享下，希望对大家有帮助，欢迎下载或者永久保存。

归纳并分析了超像素算法和评价指标的最新研究成果及最新应用；对比了多种超像素算法的边缘召回率、欠分割错误率和紧凑度等评价指标，分析了各自的优势和不足。当前的超像素方法在精度和效率上都有较大的提高，应用领域不断增加，但仍难以满足特殊应用领域的超像素性能要求，需要研究稳健性和适应性更好的超像素算法。