比较流行的图像检测库，通过这个库，可以轻松的对图像进行相关操作，也是mmdetection 框架所使用的库，当需要使用mmdetection框架时，可以直接下载本包，进行离线编译安装。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

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过滤系统matlab代码Matlab长方体检测 Matlab代码来检测长方体对象。 有两个主要部分：长方体提案生成和提案评分。 注意我们还提供了C ++版本的长方体检测和多视图对象SLAM。 请参阅 。 作者： 相关论文： CubeSLAM：不具有先前模型的单眼3D对象检测和SLAM ，Arxiv 2018，S.Yang，S.Scherer 如何运行： git clone git@github.com:shichaoy/matlab_cuboid_detect.git 然后打开Matlab cd matlab_cuboid_detect init_setup.m detect_cuboid.m 笔记 概述：有关生成提案和3D坐标系的角索引的信息，请参见illustrations.pdf 。 data/文件夹包含一些预处理结果。 边缘检测来自此ros软件包。 垫包含2D对象边界框。 我们使用Yolo来检测2D对象。 也可以使用其他类似的方法。 preprocessing/2D_object_detect是我们的预测代码，用于保存图像和txt。 有时，同一对象实例可能有重叠的框。 我们需要

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matlab图像分割肿瘤代码MRI图像的脑肿瘤检测和分割 该存储库包含此项目在MATLAB中的源代码。 其中之一是可以从MATHWORKS导入的功能代码。 我将其包含在此文件中以实现更好的实现。 使用MATLAB从不同的MRI图像集中进行脑肿瘤的检测。 图像处理和分割的概念用于概述给定图像集中的肿瘤区域。

近年来，因工人未佩戴安全帽而造成的施工事故频繁发生，为降低事故发生率，对工人安全帽佩戴情况进行图像描述的研究。当前基于神经网络的图像描述方法缺乏可解释性且细节描述不充分，施冮场景图像描述的硏究较为匮乏，针对该问题，提出采用YωLOv3（ You Only Look Once）的检测算法，以及基于语义规则和语勺模板相结合的方法递进式地生成安全帽佩戴的描述语句。首先，采集数据，制作安全帽佩戴检测数据集和图像字幕欻据集;其次，使用K-meas算法确定适用于该数据集的锚框参数值，用以YOLO√3网络的训练与检测;再次，预定义一个语义规则，结合目标检测结釆来提取视觉概念;最后，将提取出的视觉概念填充进由图像字幕标注生成的语句模板，以生成关于施工场景中工人安全帽佩戴的图像描述语句。使用Ubuntu16.04系统和 Keras深度学习框架搭建实验环境，在自制的安全帽佩戴数据集上进行不冋算法的对比实验。实验结果表明，所提方法不仅能够有效界定安全帽佩戴者和未佩戴者的数量，而且在BLEU-Ⅰ和CIEr评价指标上的得分分别达到了0.722和0.957，相比其他方法分别提高了6.9%和14.8%，证明了该方法的有效性和优越性。

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本文主要针对在自动分拣系统中应用到的基于视觉的图像检测技术，做了详细的研究，注重研究了图像检测和字符识别的技术，内容和结构安排如下： 第一章：绪论。对本文的研究背景和计算机视觉技术做了详细的介绍，并对图像检测技术的发展做了叙述。 第二章：经典图像检测技术。本章主要对图像检测技术、二值化以及图像边缘特征提取做了概述，并对应用的经典算法做了简要实验。

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