椭圆序列在matlab中代码实验设计_NBackTask N 背工作记忆任务，在 Matlab Psychtoolbox 的帮助下编码。 包括许多难度级别。 taks 有什么作用？ 有两个主要功能： n_back_task_full() n_back_task_training() 在这两个函数中，受试者都会看到一系列彩色矩形，并且必须决定（通过按下空格按钮）当前矩形是否与N步之前显示的矩形相匹配。 可以指定难度级别的数量和难度级别内的颜色序列数量，并且可以在每个系列之后休息。 包括几个难度级别（从 2 到 5 步后退），每个难度级别包括 8 个颜色系列。 每个颜色系列包括 36 + n 个矩形的序列。 颜色系列的生成使得在每个系列中都有12 个匹配和12 个诱饵（诱饵是矩形，其颜色与之前的矩形相匹配，但在步骤中偏移错误）。 该任务已被用作决策实验的附属品，并显示出跨难度级别的性能显着恶化（主题内的 dprime 分析）。 待办事项清单 使背景变白 为任务添加一些解释 自动生成序列（难度级别、项目数量和难度级别内的序列数量的规范） 允许读入任意图片而不是由 psychtoolbox 生

matlab裂隙检测源码裂纹检测器 ############################################### #####################################基于多维的路面裂缝检测图网络细化尺度曲线结构滤波器 （正在审查的论文） ############################################### ##################################### 1.安装。 a) 此版本是为 Matlab 解释器编写的（使用版本 R2017b 测试）并且需要 Matlab 图像处理工具箱。 由于合作企业的政策，我们无法发布源代码，并使用'.p'文件对其进行加密。 b) 由于大地距离变换和种子拓扑分水岭变换用于生成过完备的潜在裂缝路径，因此需要以下两个工具箱： Dirk-Jan Kroon 的精确快速行进工具箱。 它可以在以下位置下载： 种子拓扑分水岭变换需要 DIPimage 工具箱。 它可以在以下位置下载： 2.入门。 请务必仔细按照上述安装说明进行操作。 请参阅“Demo.m”以运行演示并获取基本使

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双线性插值matlab代码图像处理 用于图像处理的Matlab代码 使用最近的插值调整图像大小 使用双线性插值调整图像大小 图像滤镜，填充 平均滤波器 加权平均滤波器 拉普拉斯过滤器 中值过滤器 索贝尔滤波器 锐化蒙版 高斯滤波器 影像旋转

isodata的matlab代码博客reitna-segmentation 视网膜图像分割提取血管复杂结构 详情见： 用法：运行 mainDemo.m 步骤 1：从文件夹“retina_images\1.tif”读取 matlab 工作区中的视网膜图像。 步骤 2：将分割算法应用于输入的视网膜图像。 ISODATA算法用于从视网膜图像中分割血管。 使用迭代 isodata 方法的 ISODATA 计算全局图像阈值。 LEVEL = ISODATA(I) 计算可用于将强度图像转换为具有 IM2BW 的二值图像的全局阈值 (LEVEL)。 LEVEL 是一个归一化的强度值，位于 [0, 1] 范围内。 这种选择阈值的迭代技术是由 Ridler 和 Calvard 开发的。 视网膜分割图像： 步骤 3：加载真实图像（label_images/1.tif）以比较分割算法的结果。 现在我们有两个图像。 即一个是ground truth，另一个是分割结果。 为了比较算法的性能，我们计算了“真视网膜”和“假视网膜”以及“真背景”和“假背景”。 以下代码部分显示了上述参数的计算 number_of_p

颜色分类leetcode 实时交通标志检测和分类 使用 SSD 的新版本将于今年夏天发布，供任何需要更高精度检测方法的人使用。 请继续关注新的更新！ 1. 说明 该项目是一个使用 OpenCV 的视频交通标志检测和分类系统。 检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓并在这些轮廓中找到所有椭圆或圆。 它们被标记为交通标志的候选对象。 检测策略： 增加视频帧的对比度和动态范围 使用 HSV 颜色范围去除不必要的颜色，如绿色 使用 Laplacian of Gaussian 显示对象的边界 通过二值化制作轮廓。 检测椭圆形和圆形轮廓 在下一阶段 - 分类阶段，通过基于候选坐标从原始帧中裁剪来创建图像列表。 预训练的 SVM 模型将对这些图像进行分类，以找出它们是哪种类型的交通标志。 当前支持的交通标志（每个标志文件的名称与其在 SVM 中的类相对应）： 注意： 所有属于 8 级及以上的标志都被标记为OTHERS，因为比赛需要这样做。 还有一个 0 类被标记为非交通标志 仅对当前帧中最大的标志进行裁剪和分类 每次main.py调用时都会训练 SVM 模型，在检测阶段之前，但我仍然保存模型

霍夫变换检测圆代码MATLAB 计算机视觉项目地球检测 在混乱的环境中进行政治地球仪检测 计算机视觉中的常见问题是在图片或视频流中搜索并找到特定的对象或形状。 在这个特殊的项目中，我们被要求设计和实施一个完整的程序，该程序可以通过选择可用的工具或编写我们自己的代码来识别任何方向和混乱环境中的小政治世界。 要运行该算法，请在Matlab中打开文件“ globe.m”。 它使用文件Hough Circles，DiscardDuplicateCircles，DiscardInnerCircles，DiscardNonEnclosedCircles查找图像中的圆。 完全包含在另一个圆中的圆被丢弃。 同样，不完全位于图像中的圆圈也将被丢弃。 经过初步处理并使用霍夫变换找到圆后，我们检测经度和纬度形成的平方以检测地球。 文件HoughLines，SeparateHorVerLines，DiscardDuplicateLines，DiscardNonHorVerLines，FindSquares用于查找图像中的正方形。 有关该项目的详细信息，请参见-。

Sguil（读作 sgweel）的主要组件是一个直观的 GUI，它接收来自 snort/barnyard 的实时事件。 它包括促进网络安全监控 (NSM) 实践和 IDS 警报事件驱动分析的其他组件。