halcon在qt框架下的显示图像demo

Multipath Matching Pursuit with Depth-First (MMP-DF) 是一种贪婪算法，它为稀疏重建/近似问题提供近似解：min ||x||_0 使得 Phi * x = y。 该算法来自论文：[*] S. Kwon、J. Wang 和 B. Shim，“多路径匹配追踪”，IEEE Trans。 通知。 理论，卷。 60，没有。 5，第 2986-3001 页，2014 年 5 月。

参考： GZ Karabulut 和 A. Yongacoglu，“使用正交匹配追踪算法进行稀疏信道估计”，IEEE 第 60 届车辆技术会议，2004 年。VTC2004-Fall。 2004 年，加利福尼亚州洛杉矶，2004 年，第 3880-3884 卷。 6.

自述文件 轮廓 毫微微匹配是Pro提出的一种卸载算法。 王伟等（NJU） 毫微微匹配算法通过采用拍卖策略来实现卸载，为我们带来了新颖的见解。 亲Wang等。 在静态场景中实现了该算法。 该项目专注于移动场景。 我们设计了新的切换策略和VBS重购策略来适应移动场景，并实现出色的性能（与College Game [2]和RAT game [3]比较）。 参考 [1]王伟，吴新，谢丽，等。 毫微微匹配：异构蜂窝网络中的高效流量卸载[C] //计算机通信（INFOCOM），2015年IEEE大会。 IEEE，2015：325-333。 [2] Saad W，Han Z，Zheng R等。 一种用于无线小型蜂窝网络中的上行链路用户关联的大学招生游戏[C] // INFOCOM，2014年，会议论文集IEEE。 IEEE，2014：1096-1104。 [3] Aryafar E，Keshava

ndt_omp 该软件包提供了从pcl派生的OpenMP增强的正态分布变换（和GICP）算法。 将NDT算法修改为对SSE友好并且是多线程的。 它的运行速度比pcl中的原始版本快10倍。 基准测试（在Core i7-6700K上） $ roscd ndt_omp/data $ rosrun ndt_omp align 251370668.pcd 251371071.pcd --- pcl::NDT --- single : 282.222[msec] 10times: 2921.92[msec] fitness: 0.213937 --- pclomp::NDT (KDTREE, 1 threads) --- single : 207.697[msec] 10times: 2059.19[msec] fitness: 0.213937 --- pclomp::NDT (DIRECT7,

为了什么 了解文本匹配区域中的方法，包括基于关键字的匹配模型和潜在语义匹配模型。 实施经典方法。 分类目录 传统模型（基于特征的模型） 基于关键字的方法 tf-idf模型 词共同费率模型 通过添加语法信息找到最重要的单词 提升模型 线性模型 分解机 语义深度模型 基于表示的模型DSSM，CDSSM 基于交互的模型 这些地区的人 调查 有关语义方法的方法和论文 CIKM 2013词袋模型，基于语义表达的结构，单词哈希+ DNN 2014年WWW，单词哈希+ CNN + DNN CIKM 2014基于匹配的结构，单词哈希+ CNN，CLSM和C-DSSM有什么区别呢 2014年EMNL

这个程序是关于现有的3G系统中,采用TDOA和pattern matching的方法实现定位的仿真程序.(the procedure is available on the 3G system, using TDOA and pattern matching method of positioning the simulation program.)

shape_based_matching 更新： ，0.1-0.5度精度，<0.1度精度，处理比例误差 尝试实现基于halcon形状的匹配，请参考halcon工程师编写的机器视觉算法和应用程序，第317 3.11.5页我们发现基于形状的匹配与linemod相同。 halcon匹配解决方案指南，用于选择匹配方法（ ）： 脚步 将test.cpp第9行的前缀更改为顶级文件夹 在cmakeList第23行中，将/ opt / ros / kinetic更改为可以找到opencv3的位置（如果在默认环境中安装了opencv3，则无需这样做） cmake制作并运行。 要了解用法，请参阅test.cpp中的其他测试。 特别是，scale_test已被完全注释。 注意：在Windows上，已确认Visual Studio 17可以正常工作，但是vs13中的MIPP存在一些问题。 您可能需要

matlab精度检验代码场景分类的空间金字塔匹配 在MATLAB中实现 该项目针对计算机视觉和图像处理类CSE573完成，所有必需的说明均包含在说明pdf文件中。 该系统使用“词袋”方法及其“空间金字塔扩展”将给定图像分类为8种场景。 以下是一些关键点： 该系统已使用来自8个场景的1600幅图像进行了训练，这些场景分别是art_gallery，computer_room，garden，ice_scating，library，mountain，ocean，ocean_court。 在总共160张测试图像中，它具有48.125％的正确分类图像的总体准确度。 整个实现代码在MATLAB文件夹中。 测试和培训数据位于数据文件夹中。

DFT的matlab源代码一小段代码说明形状上下文匹配。 实现的代码通常非常简单，可以在中遵循。 我们使用OpenCV库执行大多数I / O。 我对这些点进行装箱，然后使用辅助库进行加权二分匹配。 为了方便起见，我从文件中提取了轮廓点，而不是从图像中提取轮廓点。 但是，我还提供了两个测试图像进​​行比较。 make ./match 如果您已将OpenCV安装在其他位置，则取决于您的bash配置和ld配置，可能必须在Makefile中添加一些其他内容。 我的编译步骤通常是 g++ -I/opt/local/include main.cpp lap.cpp /opt/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -o match ./match conts_015.out conts_008.out 海豚的两个不同的背鳍。 分割出来（使用graphcuts），并使用一些基本的阈值测量方法提取轮廓。 加权二部匹配擅长于匹配轮廓。 但是，该过程很慢，需要选择采样