matlab傅里叶描述子代码Image_Segmentation_and_Feature_Extraction 这是一个有4个任务的项目。 图像分割和特征提取技术是在MATLAB环境中实现的。 任务1 –全局阈值 该项目的第一个任务是编写一个实现迭代阈值的程序。 该程序将用于分割给定的图像。 算法方法在以下几点中定义： 选择T的初始估算值。 使用T分割图像。 计算G1和G2的平均值。 计算新的阈值Tnew = 0.5 *（m1 + m2）。 重复步骤2至4，直到T的变化足够小为止。 任务2 –大津的门槛 该项目的第二个任务是从头开始实施Otsu的最佳阈值算法。 Otsu的算法包括以下步骤： 计算输入图像的标准化直方图。 计算累积和P（k）。 计算累积均值m（k）。 计算总体强度平均值mg。 计算类间方差sigma（k）。 获得Otsu阈值Kopt作为具有最大sigma的k的值。 任务3 –链码 在这一部分中，我们给出了带有镜面噪声的圆形笔触图像。 该问题的目的是获得Freeman链码，最大对象的外边界的第一差以及该码的最小大小的整数。 任务4 –傅立叶描述符 该项目的最后一部分是关于傅

一种新的基于特征选择的图同构算法在网络模体发现中的应用，呼加璐，孙玲，模体是在真实网络中出现频率明显高于随机网络中出现频率的子图。模体查找需要对出现的子图计数，因此引发了子图同构的问题。但是

采用波束成形技术的BER计算，数学方法是部分子空间法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

EMD for feature extraction

ITMO_FS Python中的功能选择库 套餐信息： 与安装 pip install ITMO_FS 当前可用的算法： 筛选器 包装纸 杂交种 嵌入式的 合奏 斯皮尔曼相关 添加删除 过滤器包装 莫斯 锂离子电池 皮尔逊相关 向后选择 苔藓 最好先 适合标准 顺序正向选择 RFE 最好的总和 F比 合格证 基尼指数 爬山 信息增益 最小冗余最大相关性 VDM 合格证 美格玛 说明文件：

插件地址 https://github.com/bells/elasticsearch-analysis-dynamic-synonym

matlab的代码在相机上实现活动功能跟踪 此存储库包含和中描述的基于事件的功能跟踪方法的MATLAB实现。 该代码已经过测试，可以在MATLAB 2017b上运行。 数据 我们在data文件夹中提供了将事件数据从ROS bag转换为MATLAB mat文件的功能。 目前，正在测试来自和的数据。 或和或函数对于生成数据和不变形地图资料文件是必不可少的。 您必须根据相机校准是使用弧度失真模型（例如事件相机数据集）还是等距失真模型（例如MVSEC）来选择适当的不失真贴图功能。 请注意，您将需要具有预编译的发行版的。 假设您在数据文件夹中有boxes_6dof.bag文件，则提取代码可以按以下方式运行： load_folder = 'data'; save_folder = 'data'; extract_ros_data('boxes_6dof', load_folder, save_folder) 对于radtan失真模型，未失真映射在MATLAB中生成，如下所示： load data/boxes_6dof.mat generate_undistort_map_radtan(cinfo,

里面有直接采用c++一步一步计算orb特征的过程，可以帮助理解如何计算orb特征，还有slam中如何将计算得到的本征矩阵分解为旋转矩阵和平移向量。

因为data资源太大，分开上传的

Generally, image-based evaluation on the performance of textile appearance such as smoothness and pilling was interfered by fabric pattern, color, and illumination. In this paper, a new method was used to reconstruct a 3D surface of fabric based on image's features which could eliminate the influence of surface texture. Concretely, two parallel-placed digital cameras were calibrated based on planar pattern and the captured binocular images were rectified through epipolar line. The feature points