基于matlab的表情识别代码使用奇异值分解（SVD）在MATLAB中进行人脸重构 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 奇异值分解（SVD）是一种有用的计算工具，可用于减少超定系统的维数。 它具有各种各样的应用程序，从面部识别软件到科学数据的降噪再到量子信息，甚至被Netflix用来过滤和确定用户内容。 在本文中，该方法用于解构人脸数据库，从而允许低秩逼近来重建图像。 1-此报告使用扩展的Yale Faces B数据库： 简介与概述 ================================= 耶鲁的人脸数据库用于编辑许多人的脸部图像。 总体上有两个数据集：一组被裁剪以使面部对齐良好，而另一组则未被裁剪。 一旦执行了SVD，便会执行许多计算和分析。 首先，一系列奇异值用于确定构成“面部空间”的基础基础面部的权重，该“面部空间”代表所有面部的基础结构。 然后对重建脸部以及本征脸部自身的能力进行比较。 为了观察低秩逼近的演变，矩阵是逐块重构的。 最后，在裁剪后的图像和未裁剪的图像之间进行比较，并将各种面部映射到“面部空间”以进行重构。 理论背景\n=

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通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把代码中的路径修改为本机实际路径

openmv形状识别代码 # Circle对象有四个值: x, y, r (半径), 和 magnitude。 # magnitude是检测圆的强度。越高越好 # roi 是一个用以复制的矩形的感兴趣区域(x, y, w, h)。如果未指定， # ROI 即图像矩形。操作范围仅限于roi区域内的像素。 # x_stride 是霍夫变换时需要跳过的x像素的数量。若已知圆较大，可增加 # x_stride 。 # y_stride 是霍夫变换时需要跳过的y像素的数量。若已知直线较大，可增加 # y_stride 。 # threshold 控制从霍夫变换中监测到的圆。只返回大于或等于阈值的圆。 # 应用程序的阈值正确值取决于图像。注意：一条圆的大小是组成圆所有 # 索贝尔滤波像素大小的总和。 # x_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和 # r_margin的部分合并。 # y_margin 控制所检测的圆的合并。

openmv形状识别代码 利用四元检测算法来识别矩形，四元检测算法同样被用来识别AprilTag.四元检测算法，可以识别任意大小、角度的矩形。函数返回一个rect对象的列表。 rect.corners() 返回一个有四个元组的列表，每个元组代表矩形的四个顶点（x, y）.从左上角的顶点开始，按照顺时针排序。 rect.rect() 返回检测到的矩形的外接长方形的(x, y, w, h)。 rect.magnitude() 返回检测到矩形的大小。