实现使用GAN进行纹理合成的代码

DirectX12（D3D12）基础教程（七）——渲染到纹理、正交投影、UI渲染基础-附件资源

随机森林图像matlab代码步步森林 StepForest：使用局部强度和纹理特征分割结肠组织学图像中腺体的机器学习方法 为在结肠组织学图像中进行腺体分割而创建的基于机器学习的图像分割算法，可以针对其他图像分割问题进行修改。 该算法使用一种新颖的分层随机森林方法，其中使用3个级别的随机森林beeen来进行更好的分割。 为了测试该算法，使用了GlaS @ MICCAI'2015：腺体分割挑战赛（）的数据集。 可在上述网站的“下载”标签下下载。 使用的第三方工具箱/代码（由相应作者提供的许可控制）：- haralickTextureFeatures由Rune Monzel（） Matlab的污点归一化工具箱，作者是Warwick大学的Nicholas Trahearn和Adnan Khan（），这些第三方工具箱/代码的源代码已上传到“工具箱”文件夹下。 可以下载最新版本，并可以从给定的网站获取许可证信息 这项研究是由Rupali Khatun进行的。 这项工作最初是在加尔各答的印度统计研究所（ISI）的电子和通信科学部门（ECSU）以及印度统计研究所（ISI）的印度模式识别和人工智能部门（

说到灰度共生矩阵，大家首先想到的问题应该是，灰度共生矩阵是什么，以下主要是从什么是灰度共生矩阵，灰度共生矩阵主要是干嘛的，以及如何利用MATLAB进行代码实现 这三个方面进行讲解。

利用灰度共生举证提取纹理特征的matlab代码，可用来处理SAR影像。

从单个图像计算的 2D 指标： - 平均粗糙度、偏度、面Kong隙率、平均值和最大值扩散距离； 周长，平均水平和垂直长度， 分形维数、纹理参数：契约、相关性、能量、 均匀性、熵、欧拉参数从深度堆栈计算的 3D 指标- 纹理参数：熵、能量、同质性- 平均厚度、粗糙度、X、Y 和 Z 方向的平均运行长度， 平均和最大扩散距离、分形维数、Kong隙率、 体积、欧拉参数和宽度。 基于《生物膜研究基础》中生物膜结构代码的量化2013, CRC Press Content, Zbigniew Lewandowski, Haluk Beyenal 和在 2D 和 3D 二进制图像 Image Anal 上计算 Minkowski 度量。 Stereol., 2007, 26, 83-92 归功于：David Legland 的 2D/3D 图像中的几何测量

.OBJ-解析器 用 Python 编写的 OBJ 文件解析器。 将 OBJ 文件转换为矢量和纹理坐标，以使用 glDrawArrays 在 OpenGL 中绘制。 示例 .obj 文件格式 解析器当前仅检查以“v”（顶点）、“vt”（顶点纹理）和“f”（面）开头的行。 此外，面应包含 v/vt/n/... 的标准 .obj 格式，其中值由斜杠分隔。 v -0.257682 -1.674006 0.731635 v -0.132727 -1.662367 0.777859 v -0.467796 -1.580605 0.795138 vt 0.336677 0.109069 vt 0.323670 0.086280 vt 0.333450 0.154337 f 1/1/1 5/2/2 6/3/3 2/4/4 f 2/4/4 6/3/3 2/5/5 1/6/6 f 5/2/2 6/7/7

基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，病虫害侵蚀识别系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

针对煤泥浮选泡沫灰度图像统计纹理特征问题,通过实验室浮选柱试验,采集了大量的煤泥浮选泡沫图像,分析了泡沫图像的类别及特征,提出了描述浮选泡沫纹理特征的灰度行程矩阵提取算法,并进一步提取灰度行程矩阵的行程因子特征参数来描述浮选泡沫的视觉纹理特征,分析了各特征参数随浮选时间的变化关系.研究表明,泡沫灰度行程因子特征参数能够表征浮选泡沫图像纹理特征,并与特定的泡沫状态相关,可为煤泥浮选视觉监控系统提供泡沫状态信息.

main.cpp-包含初始调用和最终合并函数 color.cpp-仅基于图像的颜色信息执行分割 texture.cpp-仅基于图像的纹理信息执行分割 histogram.cpp-genetare HSV颜色空间中图像“色调”的直方图 header.h-包含函数原型