马里奥matlab代码档案清单 自述文件-此文件smb_tracking.m-示例MATLAB脚本match_template.m-MATLAB函数track_template.m-MATLAB函数input / smb_w4-1.mp4-示例视频输入input / template.mat-包含smb_tracking.m的模板和掩码的数据文件 项目介绍 该项目是对我之前从事的模板匹配项目的扩展,该项目通过视频提要合并了跟踪。 这个想法是使用逐帧模板匹配来定位视频中的模板,并通过基于先前位置减少模板的搜索区域来优化代码。 此代码的本质是使用模板匹配功能,该功能使用平方差的缩放总和。 此模板跟踪算法的一些独特功能: 您可以指定要搜索的先前匹配模板区域周围的radius 。 您可以指定一个threshold以便可以拒绝匹配。 您可以指定radius的growth rate ,这样,如果跟踪的对象离开搜索区域, radius将围绕最后一个已知位置增长,直到再次找到模板为止。 我没有使用平方差的归一化总和,而是选择使用自己的缩放因子对SSD进行归一化。 它可以计算template在任何ima
2022-12-08 20:41:45 8.33MB 系统开源
1
有一天,我们写了关于如何在localStorage中保存图像和文件的文章,它是关于我们今天可用的实用主义。 然而,localStorage有一些性能影响 – 我们将在稍后的博客中讨论这个问题 – 并且未来期望的方法是使用IndexedDB。 在这里,我将向您介绍如何在IndexedDB中存储图像和文件,然后通过ObjectURL呈现它们。 本文是翻译过来的,原文在这里 Storing images and files in IndexedDB 关于作者: Robert Nyman [Editor emeritus] Technical Evangelist & Editor of Mozill
2022-12-08 20:00:25 135KB blob ex html5
1
内容摘要:除了通过备份文件来安装示例数据库 AdventureWorks 之外,我们还可以使用脚本来创建 AdventureWorks 数据库,而不必恢复数据库,无论什么版本都可以。 使用人群:学习或使用 SQL Server 的人 使用场景:SQL Server 实例,SQLCMD 使用目标:安装供学习使用的示例数据库
2022-12-08 19:17:42 23.2MB sqlserver AdventureWorks
1
代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>MyCart1.html</title> <meta http-equiv=”keywords” content=”keyword1,keyword2,keyword3″> <meta http-equiv=”description” content=”this is my page”> <meta http-equiv=”content-type” content=”text/html; charset=UTF-8″> <!–<link rel=”stylesheet” type=”text/css” hr
2022-12-07 21:48:55 20KB 示例 购物车
1
MUI H5+ previewimage实现图片预览下载示例源码.zip
2022-12-07 21:45:03 1.02MB MUI H5+ previewimage 图片预览下载
1
一个基于CCD算法实现的单轴平面内机械臂IK示例
2022-12-07 16:22:51 595KB Unity IK CCD UNITYPACKAGE
1
华为AR Engine演示 目录 介绍 HwAREngineDemo程序演示了如何使用HUAWEI AR Engine。 欲了解更多开发细节,请参考以下链接: 入门 注册。 检查Android Studio开发环境是否已准备就绪。 在Android Studio中使用文件“ build.gradle”打开示例代码项目目录。 在已经安装了最新的HUAWEI AR Engine Service的设备上运行HwAREngineDemo。 要构建此演示,请首先将演示导入Android Studio(3.x +)。 在您的Android设备上运行示例。 受支持的环境 建议使用JDK版本> = 1.8。 结果 成功编译和安装后,您可以体验arengine的ARWorld,ARFace,ARBody和ARHand功能。 问题或问题 如果要评估有关HMS Core的更多信息, 可让您了解有关HMS
2022-12-07 15:33:52 1.88MB Java
1
轴类零件的加工工艺规程示例素材.ppt
2022-12-07 10:19:07 1.09MB
一维神经网络回归 在这里,我提供了一个示例,其中神经网络用于预测一维回归模型。 这是每个文件的简短描述: MLPregressionLoss.m:使用反向传播算法计算梯度 MLPregressionPredict.m:预测一维回归模型。 nnet.m :这是一个演示,展示了每 100 次迭代的随机梯度方法的进展。
2022-12-06 20:11:41 5KB MATLAB
1
pyspark字典变成列代码示例
2022-12-06 19:29:01 11KB pyspark
1