matlab sift特征提取代码 Scene-Recognition-with-Bag-of-Words（基于词袋模型的场景识别） 1 实验目的 使用了两种特征提取算法（Tiny images feature和Bag of sift）及两种分类算法（k-Nearest Neighbor和SVM）进行场景识别。 Tiny + Nearest Neighbor Tiny + SVM Bags of SIFT + Nearest Neighbor Bags of SIFT+SVM 2 代码结构与功能 主函数：project3.m Tiny images feature 特征提取：get_tiny_images.m Bag of SIFT特征提取： build_vocabulary.m 实现词袋中标准词汇的选择 get_bags_of_sifts.m 实现词袋模型的构建 k-Nearest Neighbor分类器：nearest_neighbor_classify.m SVM分类器：svm_classify.m 获取图片路径：get_image_paths.m 将结果呈现成webpage形式

该数据集包含来自世界各地自然场景的约25k张图像。任务是确定可以将图像分类为哪种场景。 test_WyRytb0.csv train.csv Scene Classification_datasets.txt Scene Classification_datasets.zip

会自动递归处理依赖的纹理和材质

场景切换效果；工程文件。

Unity 太空资源 包含太阳，小行星，太空飞船射击等功能等，欢迎下载学习

svm算法手写matlab代码kaggle-场景分类（排名第一的提交） 从头开始实施k-means算法，并在数字数据上对其进行测试。 此外，使用它来学习用于场景表示的视觉词汇，然后将带有RBF内核的LibSVM用于流行的电视连续剧-大爆炸理论中的场景分类 要了解有关比赛的更多信息，请点击以下链接： 数据： 有两个带有数据的文件。 第一个digit.txt包含来自包含手写数字的图像的157个像素（原始785的子集）的1000个观测值。 第二个文件labels.txt包含真实数字标签（1、3、5或7）。 请注意，数字没有ID。 请假设第一行是ID 1，第二行是ID 2，依此类推。 标签与数字文件相对应，因此labels.txt的第一行是digit.txt第一行中数字的标签。 培训和测试图像将包含在bigbangtheory子目录中（由于限制，我没有在此处上传这些图像，如果您需要这些图像，请随时给我发送电子邮件）。 培训图像ID和标签在train.mat中给出。 该文件包含两个变量：imgIds和lbs。 imgIds是列向量，每行在训练集中都有一个图像名称。 lbs是表示带有相应索引的图像

本次实验是基于词袋模型的图像分类技术，利用提取的局部区域的分布对图像进行识别。在图像分类中，词袋模型算法需要通过监督或非监督的学习来获得视觉词典。基于词袋模型的图像分类算法一般分为四步，首先对图像进行局部特征向量的提取（本次实验采用HOG)；其次利用上一步得到的特征向量集，抽取其中有代表性的向量，作为单词，形成视觉词典（本实验采用K-means聚类算法）；然后对图像进行视觉单词的统计，一般判断图像的局部区域和某一单词的相似性是否超过某一阈值，这样即可将图像表示成单词的分布，即完成了图像的表示；最后设计并训练分类器，利用图像中单词的分布进行图像分类（本实验采用KNN分类算法和线性SVM多分类算法）。

全网唯一使用( Scene Builder 设计 UI)的JavaFX 8 教程，非常实用的一个教程案例，比那个《翻译官方文档》的教程要系统（那个文档我也有），基本根据教程练一边就基本会JavaFX开发了！

双重注意力网络：中科院自动化所提出新的自然场景图像分割框架（附源码）。本文提出了一个新的自然场景图像分割框架，以往的方法更为灵活、有效，在三个场景分割数据集Cityscapes、PASCAL Context 和 COCO Stuff上取得了当前最佳分割性能。

使用高频照明快速分离场景的直接分量和全局分量