CVPR 2017 论文：Efficient Diffusion on Region Manifolds Recovering Small Objects with Compact CNN Representations

投影分割是基于halcon在不同轴上的投影来进行图像分割的一种技术，在图像处理中有时区分度不大很难用BLOB分析来提取所需要的区域，而用投影分隔发有时能很好的区分。

这是 ginput 工具的简单扩展，允许用户手动选择图形上的点。 这个和普通的ginput工具的区别如下： a) 选择的点在进行选择时绘制为一条线，因此很容易看到选择了哪些点（选择完成后将删除此图）。 b) 按 ESC 或 'x' 取消选择。 c) 可以告诉工具使用哪些轴。

Top 2方案 团队介绍 队名：海疯习习 成员： 朱群喜，复旦大学数学系博士，目前在哈佛医学院交流； 周杰，华东师范大学计算机系博士，目前在加拿大约克大学交流，曾获得和 Top3。 名次：初赛第一，最终第一 任务描述 给定用户访问数据和卫星图片，判断城市用地功能，包括住宅区，学校，工业园区，火车站，机场，公园，购物区，行政区和医院9个类别，具体任务描述见 环境要求 Python 3.6 火炬0.4.0 斯克莱恩 麻木 XGboost Lightgbm 思路 特征 用户基本特征 1）提取一个地区不同时间段（节假日，工作日，休息日）的统计特征，包括sum，mean，max等8个统计量，由于特征尺寸过大，使用RF进行特征选择 用户id特征挖掘 1）统计一个用户出现在不同的地方次数，这里以一天表示1次，然后特征中对8个统计量进行统计（注意：样本统计中需要将去当前样本的信息，从而防止发现标签信

Heading estimation algorithm based on region partition particle filter for pedestrian navigation

2017年统计用区划代码和城乡划分代码(截止2017年10月31日) 数据来源：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2017/index.html 数据已经按照树形结构进行处理 为insert 脚本，需要先创建数据表，适合各种关系型数据库

multi_seed_region_grow 一种多种子区域生长算法。 它可用作对象识别，分段，跟踪器等的预处理。 找到用C ++和opencv 2+编写的多种子区域增长算法并不容易，因此我分享了这个简单的版本。 环境 海湾合作委员会 CMake的 Opencv的2 档案文件 main.cpp：“主”文件，在C ++中实现“多种子区域增长”算法 auto_threshold_demo.cpp：演示如何实现“自动阈值” 影响 源图像 结果 去做 使用更强大的估算算法，而不是“增量和阈值” 优化rgb图像（现已实现） 优化效率 注意力 您需要在“ CMakeList.txt”中更改“ OpenCV_DIR”，“ OpenCV_LIB_DIR”，“ OpenCV_INCLUDE_DIRS”。 固定阈值并不总是有效的。 关于“自动阈值” “固定阈值”不是很优雅：） 我已经编写了一种

Motion Estimation Using Region-Level Segmentation and Extended Kalman Filter for Autonomous Driving.pdf

region.json

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