资源列表
multiple_object_tracking_matlabcode(3D)
- 基于MATLAB的雷达与AIS航迹融合处理，在多目标的情况下的处理(MATLAB based radar and AIS track fusion processing in multi-target situations)
cnn人脸识别
- 用卷积神经网络做的人脸识别，准确率达到92.75%。(The accuracy of face recognition using convolution neural network is 92.75%.)
Sample4
- 支持svm多分类，运算时间较长，支持svm多分类的matlab代码，精度不高。(Support svm multi-classification)
插入全部CAD图纸
- 当CAD图纸过多时一张张导入太耗时，使用些程序可以实现一键导入所有图纸。导入时使用的比例为1：1(When the CAD drawing is too much, it is too time-consuming to import one sheet. Some programs can be used to import all the drawings with one key. The proportion used when importing is 1:1)
An improved sparse component analysis Assembly
- 改进的盲源信号分析代码程序集，内有4个例子，对应论文为"Identification of modal parameters using an improved sparse blind source separation".
改进的canny
- Canny 算法包含许多可以调整的参数，它们将影响到算法的计算的时间与实效。 高斯滤波器的大小:第一步所用的平滑滤波器将会直接影响 Canny 算法的结果。较小的滤波器产生的模糊效果也较少，这样就可以检测较小、变化明显的细线。较大的滤波器产生的模糊效果也较多，将较大的一块图像区域涂成一个特定点的颜色值。这样带来的结果就是对于检测较大、平滑的边缘更加有用，例如彩虹的边缘。 阈值:使用两个阈值比使用一个阈值更加灵活，但是它还是有阈值存在的共性问题。设置的阈值过高，可能会漏掉重要信息;阈值
ColorMoments
- 提取图像RGB颜色空间内的颜色矩。颜色矩是图像重要的颜色特征，在图像检索、比对中具有重要作用。(Calculate the color moment of each color channel in RGB color space of an image)
inctiallysexxer
- 一种体素表示的补洞算法,由华盛顿大学开发()
Traffic-Sign-Recognition-master
- 利用SVM与hog特征，对交通标志进行检测和识别(Using SVM and hog features to detect and identify traffic signs.)
Signage_Board_Information_Recognition-master
- 对交通标志进行检测和识别（本文件仅针对红色交通标志进行识别）(Identification and identification of traffic signs (this document is only for identification of red traffic signs).)
Traffic_Sign_Recognition-master
- 利用图像的HOG特征，对交通标志进行检测和识别(Detection and recognition of traffic signs based on HOG features of images)
Teigha 使用汇总
- Teigha用法汇总，花了很多时间才收集齐哈，对于不想依赖CAD平台读写dwg数据的很有帮助(Teigha usage summary, it took a lot of time to collect Qiha, and it is helpful for those who do not want to rely on CAD platform to read and write dwg data.)