行业制造-电动装置-一种基于GPS的室外电子电气设备固定区域检测仪.zip

提出了一种基于图像的陨石坑区域检测技术。首先，通过对原始图像进行Census变换并获取变换后的直方图；其次，利用主分量分析的方法对直方图空间进行降维压缩，并将压缩后的直方图作为特征向量，同时利用主分量分析的重构误差设定阈值构建第一层分类器；再次，基于Boosting原则对训练样本集进行选择，并利用支持向量机构建第二、三层分类器；最后，将测试样本依次送入这3层分类器确定该样本是否含有陨石坑。在实验过程中，通过对原始图像进行连续缩放，并遍历所有大小为20×20的子图像，以检测大小不一的陨石坑区域，并研究了虚警

利用sift特征点及surf特征点的特征融合，进行特征匹配，判别图像中哪个区域为伪造区域

在Unity中，矩形区域检测很简单，但是旋转后的矩形的区域检测就不是那么简单的了。本资源为旋转后的矩形的区域检测案例。使用向量叉积算法实现。绘图方式使用GUI 讲解博客地址：https://blog.csdn.net/a95537709/article/details/118810104?spm=1001.2014.3001.5501

该文档是基于频率调谐显着区域检测的相关代码，代码来自2009年CVPR的一篇经典文章 Frequency-tuned Salient Region Detection

yolov5行人识别 qt 鼠标检测 绘制区域 检测超界系统 视频:https://live.csdn.net/v/164262

本文档中包含一个主文件和八个函数文件，经对多个图片进行实验处理，均可行

对区域的边界和物体边缘像素使用聚焦操作来计算区域显著特征，采用全局颜色显著性计算全局显著特征，基于卷积神经网络(CNN)融合区域显著特征和全局显著特征，获得最终的显著图，同时采用循环结构网络，多次参考周围环境信息，剔除噪声特点。在MSRA图像库和ECSSD图像库中测试所提算法，其平均精度和平均召回的调和平均值、平均误差均优于当前流行算法。

利用Matlab自带的深度学习工具进行车辆区域检测与车型识别【福利-内附源码与数据库】（一）...-附件资源

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