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Pcl_object_recognition
- 基于PCL库的图像实时识别，PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行-Image library based on real-time identification PCL, PCL
opencv_ann
- 使用opencv的机器学习模块用多层神经网络算法实现对二维特征的分类。并具有一定的可视化处理。只上传了主要代码。不包含工程文件-Opencv using machine learning module for two-dimensional feature free multilayer neural network algorithm. And have some visualization. Upload only the main code. It does not contain a p
LBP
- 使用局部二值模式（LBP）对图像进行特征提取，主要有4种模式：一般，统一，旋转不变和统一旋转不变。另外，还能对处理后的图像可视化。-Use Local Binary Pattern (LBP) for image feature extraction, there are four modes: Normal, unity, unity rotation invariant and rotation invariant. In addition, also on the processed im
1-narf_keypoint_extraction
- 展示如何从距离图像中提取NARF 关键点，可执行文件使我们能够从磁 盘上加载点云（如果没有的话就创建随机点云〉，提取上面特征点， 并且用图像和3D 显示方式进行可视化，用户可直观地观察到关键点的位置和数量。-Shows how to extract NARF key points the distance image, an executable file so that we can be loaded the disk point cloud (if not created ra
0LSH
- 局部敏感直方图特征算法matlab实现，可以应用在可视化目标追踪文本特征提取中，代码通过测试，可以直接使用-Visual Tracking via Locality Sensitive Histograms, which can be used in Computer Vision and Pattern Recognition
redmine-v2.3.1.tar
- Redmine 是一个开源的、基于Web的项目管理和缺陷跟踪工具。它用日历和甘特图辅助项目及进度可视化显示。同时它又支持多项目管理。Redmine是一个自由开放 源码软件解决方案，它提供集成的项目管理功能，问题跟踪，并为多个版本控制选项的支持。虽说像IBM Rational Team Concert的商业项目调查工具已经很强大了，但想坚持一个自由和开放源码的解决方案，可能会发现Redmine是一个有用的Scrum和敏捷的选择。 由于Redmine的设计受到Rrac的较大影响，所以它们的软件包有很
redmine-2.1.6.tar
- Redmine 是一个开源的、基于Web的项目管理和缺陷跟踪工具。它用日历和甘特图辅助项目及进度可视化显示。同时它又支持多项目管理。Redmine是一个自由开放 源码软件解决方案，它提供集成的项目管理功能，问题跟踪，并为多个版本控制选项的支持。虽说像IBM Rational Team Concert的商业项目调查工具已经很强大了，但想坚持一个自由和开放源码的解决方案，可能会发现Redmine是一个有用的Scrum和敏捷的选择。 由于Redmine的设计受到Rrac的较大影响，所以它们的软件包有很
PCLCode
- PCL课本全章源码的，包含I/O,kd-tree,八叉树，可视化，滤波，深度图像，关键点。采样一致性算法，点云特征描述与提取，点云配准，点云分割，点云曲面重建-the code of book“Point Cloud Library”
sparseae
- 用matlab代码实现的稀疏自编码器，通过可视化步骤，可以看到稀疏编码提取出来的她特征。- sparse autoencoder written by matlab, through visualization step, you can find the features extracted by sparse coding .
cloud_viewer
- pcl的一个点云处理的源代码，可以实现点云的可视化，查看点云特征。-pcl a point cloud processing source code, can achieve point cloud visualization view point cloud features.
HOGvisualize
- 可以对图片提取HOG特征并进行可视化显示，开发平台为OPENCV，C++语言。-HOG features can be extracted on the image and visualization development platform for the OPENCV, C++ language.
K-Means PCA降维
- K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.(K-Means algorithm does not require the establishment of the model after the new prediction of the results, there is no corresponding tag, but only on the character
CBIR
- 一个简单的图片检索系统,包含可视化界面，可以实现灰度化和基于颜色特征的检索(A simple image retrieval system, including visual interface, you can achieve grayscale and color based feature retrieval)
程序
- PIVlab - 时间分辨粒子图像测速（PIV）工具： 一种基于GUI的工具，用于预处理，分析，验证，后处理，可视化和模拟PIV数据。 使用MATLAB网络研讨会进行人脸识别代码： 使用MATLAB在线讲座的人脸识别中的主要演示文件。 Gabor特征提取： 该程序生成一个自定义Gabor滤波器组; 并使用它们提取图像特征。 主成分分析： 用于特征提取； 链码： 基于MATLAB的freeman的曲面轮廓描述(PIVlab - time resolved particle
概念格
- 概念格建格代码，模型的建立概念格（Concept Lattice）是一个以概念为元素的偏序集，它可以通过Hasse图可视化，其中每个节点是一个概念。概念格结构模型来源于形式概念分析（FCA）理论，是FCA中的核心数据分析工具，它本质上描述了对象（样本）与属性（特征）之间的关联。[1](The concept lattice (Concept, Lattice) is a poset of concept elements, which can be visualized by Hasse dia
UDP
- UDP算法是一种基于流形学习的无监督降维算法，可以用来提取特征和可视化分析。(UDP algorithm is an unsupervised dimensionality reduction algorithm based on manifold learning, which can be used to extract features and visual analysis.)
05 竞争神经网络与SOM神经网络
- 自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数据可视化，以及聚类等应用中。(The concept and principle of self-organizing neural network are introduced, and the s
PCA_based Face Recognition System
- 通过PCA 算法提取特征脸 在人脸训练库中获取每张人脸的特征脸，在测试集中寻找与训练的人脸相似的人脸。有可视化的GUI界面。(The feature face is extracted by PCA algorithm to get the face of each face in the face training library, and the face which is similar to the trained face is found in the test set. There
ConvolutionalNetwork-master
- 这是Convolutional Network的一个实现。此外，它提供了一些可视化更高级别特征的工具，并演示了原始输入图像重建的一个例子。(This is one of the implementations of Convolutional Network. In addition, it provides some tools for visualizing higher level features, and demonstrates an example of original inpu