资源列表
LDA_wavelet
- 基于小波变换的多尺度LDA图像分割方法，循环进行狄利克雷分布，含图像特征提取(Multi scale LDA image segmentation method based on Wavelet Transform)
otsu
- 简单的OTSU阈值分割，实现前后背景分离，运行速度快(Simple OTSU threshold segmentation, achieve the separation of background and speed.)
texton boost
- 基于texton boost的图像分割，有监督，需要自己添加ground truth到训练文件夹进行训练，测试集和训练集随机分配(S upervised image segmentation based on texton boost. It needs to add ground truth to the training folder for training, and the test set and training set are allocated randomly.)
MRMRF simple
- 基于MRF图形的小波与分解 获取最粗尺度上的初始分割。使用EM算法必须有一个初值，因此我们首先使用K-均值聚类算法获取尺度J-1上的初始分割结果。 2.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 3.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 4.尺度内迭代。重复2和3知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 5.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复4，
hsxwqb
- 好的算法和程序,非常需要的可以下载看看,适合初学者学习(Good algorithm and program, very need to download to see, suitable for beginners to learn.)
txt云数据
- 经典的小兔子、龙、马等多个点云数据，TXT格式。(Classic small rabbit, dragon, horse and other cloud data, TXT format.)
dragon.ply
- 可以用MATLAB和PCL打开的PLY格式的点云数据。(Dragon's PLY format point cloud data.)
hand.ply
- 常用的三维点云数据，手的三维数据可以用MATLAB和PCL打开。(Common 3D point cloud data)
边缘检测
- CANNY边缘检测，根据MATLAB自带算子改写，效果更好。(canny edge detection)
vlfeat-0.9.212
- 包括聚类分析，支持向量机，随机森林等算法(Including clustering analysis, support vector machines, random forests and other algorithms.)
denoise
- 可以在MATLAB中对三维点云数据进行中值滤波。(The median filtering of 3D point cloud data can be carried out.)
UCI的光学字符识别数据集
- 其目标是将大量黑白矩形像素显示器中的每一个识别为英文字母中的26个大写字母之一。字符图像基于20种不同的字体，并且这20种字体中的每个字母随机失真以产生20,000个独特刺激的文件。每个刺激被转换成16个基本的数字属性（统计矩和边缘计数），然后将其缩放以适合从0到15的整数值范围。我们通常在前16000个项目上进行训练，然后使用结果模型预测剩余的4000个字母类别。请参阅上面引用的文章以获取更多详细信息。(The objective is to identify each of a large