论文阅读笔记Vanishing Point Constrained Lane Detection With a Stereo Camera (IEEE 2017)

视频图matlab代码 Tracking_by_detection A Python3-based system use yolov3/KCF&DSST/KF to detect,tracking and estimate the target（people and cars） location. 这是我的本科毕设项目，主要通过YOLOv3识别，利用KCF-DSST-APCE完成抗遮挡的尺度变化跟踪，并用卡尔曼滤波估计位置。 视频效果/video ： Test environment Intel Core i5-8300H Nvidia GTX 1050Ti Ubuntu 18.04LTS Python3 OPENCV3.4.4 Requirements CUDA9.0 CUDNN7 Python3 OPENCV Numpy Numba Code structure yolo.py:detect fhog.py:give fhog feature tracker.py:track run.py:basic framework run2.py:add more visualization

ViewFaceCore 示例程序： 已发布至： 当前版本： 0.3.4 :star: ，关于 这是一个使用超简单的C＃人脸识别库。 此包是开源的，且免费，无限制的提供您使用，或作为商业行为。 如果你觉得此项目还不错，可以请作者喝果汁，或者买瓶霸王洗发水。 :blue_book: ，API文档 一，使用 创建你的.NET应用，和你的.NET版本需要满足以下条件： .NET标准> = 2.0 .NET Core> = 2.0 .NET Framework> = 4.6.1 ^ 2 使用Nuget安装ViewFaceCore 作者：查看 版本：最新 此Nuget包会自动添加依赖的C ++库，以及最精简的识别模型。

Matlab写的一个基于谱熵算法的语音端点检测方法的实现

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计算机视觉Github开源论文 Fooling Detection Alone is Not Enough-Adversarial Attack against Multiple Object Tracking

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标签图 LabelImg是图形图像注释工具。 它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。 批注以PASCAL VOC格式（ 所使用的格式）另存为XML文件。 此外，它还支持YOLO和CreateML格式。 安装 从源代码构建 Linux / Ubuntu / Mac至少需要 ，并已通过进行了测试。 但是，强烈建议使用以及 。 的Ubuntu Linux的 Python 3 + Qt5 sudo apt-get install pyqt5-dev-tools sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt make qt5py3 python3 labelImg.py python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE] 苹果系统 P

大豆图像识别matlab代码基于形状异常的血液显微镜图像上的癌细胞检测 该存储库中的代码已在MATLAB中实现。 该项目的目的是通过模式识别和机器学习技术，基于收集到的图像来检测白细胞。 该项目有6个主要主题： 图像采集 图像预处理 图像分割 形态运算 特征提取 澄清 在该项目中，用不同的方法显示了不同的结果，它们对分类准确性也有影响。 CIELAB L a b颜色分割和K-Means聚类用于图像分割， 分水岭算法用于检测和分离重叠的白细胞。 纹理，统计和几何特征用于白细胞的特征提取 支持向量机和多层感知器神经网络用于分类。 总共分析了108张图像，并且达到了95％的准确度。 可以在下面的链接中请求数据集

Face-Detection 中文介绍 本项目包含了一些人脸识别相关的例程。包括了人脸检测，人脸识别，人脸打码等。 参考的他人项目有： 我的CSDN博客写了更加详细的过程： 文件说明 .py是python的可执行程序。 .html是做的一个UI界面。 .xml是人脸识别的库。 .jpg是做人脸识别时对照的人脸照片。(某些问题删掉了，请换上自己的吧) 相关准备说明 安装opencv-python库，你可以去网上查如何下载。 安装face_recognition库，pip install face_recognition 找到 haarcascade_frontalface_default.xml 包 使用说明 安装了相关的包后，这些Python程序就可以直接运行了。注意人脸识别需要你自己放几张照片进去，并改好相应的名字。 如果想要看到一个好看的UI界面，可以双击这个网页文件，我使用的是Chr