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GetLineByMapObjects
- 本程序是VC+MO的一个简单例子,对于初学GIS的朋友能起到抛砖引玉的作用! MapObjects是建立在微软的对象链接和嵌入（OLE）2.0基础之上的。OLE是当今得到最广泛支持的面向目标的软件集成技术。用户像用砖块盖房子一样利用OLE组件开发和集成Windows应用。一个OLE控件是一个可重复使用的软件组件。OLE控件可以将许多其他OLE对象包装在一个包中。这个包可以反映某些特定的功能，如统计图和多媒体等，并可以直接嵌入支持OLE的应用中。OLE对象具有特征和方法，可以通过对它们的编程来
bag-0.1.6.tar
- 快速高效的图像分类器， Bag of features: A simple bag of features classifier. 作者:Andrea Vedaldi
PG_BOW_DEMO
- 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
SpatialPyramid---2010-9-17
- Bag-of-Features匹配增加了空间位置信息-Bag-of-Features with spatial location information
zte-client
- zte-client - 基于Pcap的山寨版中兴认证客户端 [Linux/Windows]作为开源的第三方的中兴认证客户端，支持在Unix系操作系统下跨平台使用。 ===特性=== 基于pcap的驱动级数据包包过滤，极低的CPU占用； 代码精简，极低的内存占用； 尽可能少的库依赖，容易编译-zte-client- based on Pcap version of the cottage Restoration Certification Client [Linux/Windows] as an
boeiblog
- 一个博客程序，带博客程序的全部功能，源代码和数据库文件全部包含在RAR包里。-A blog procedures, with all of the features of blog procedures, source code and database files all included in the RAR bag.
yuankong001
- 压缩包里有三个模块,两份源码,一篇说明. 模块大部分是自己写的,一部分是修改自易论坛的源码.绝无毒害成分.人品保证! 控制端.启动后或许会被杀(你可以检查源码,无毒害,无资源无模块),但被控端不会被杀. 谁能告诉我这是为什么? 杀毒软件疯了!? 被控端.不会写注册表自启动项,不会隐藏进程,注册系统服务等等..仅仅是个框架,可以直接编译运行... 视频捕获,屏幕截图等等功能,在调试模式下会卡,编译后试试吧 ^_^ 被控端使用了核心支持库和数据
ga
- 本压缩包内收集了一些C#常用的7种遗传算法，这些算法主要是保存超个体的基本遗传算法、仿生双倍体遗传算法、人工双倍体遗传算法、保存历史最优解的遗传算法、保存历史最优解的仿生双倍体遗传算法等，另外，对随机数的产生机制进行了优化，在内层循环中也能产生高质量的随机数。部分功能可通过源码爱好者测试截图中看出，这里不再详述。-The compression bag to collect some C# commonly used seven kinds of genetic algorithms is pr
Bagoffeatures
- Famous Bag of features PPTs-著名的Bag of features PPT
beibao
- 0-1背包问题：给定n种物品和一个背包，物品i的重量是Wi，物品i价值为Vi，背包的容量为C。应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择，即装入背包为1或不装入背包为0。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。0-1背包问题的主要特点是在选择物品i装入背包时，每种物品仅有一件，可以选择放或不放-0-1 knapsack problem: Given n types of items and a backpack, th
caltech-image-search-1.0
- 大规模图像检索的代码，matlab与c++混合编程。总结了目前图像检索领域目前主要存在的方法。通过阅读该代码，可以对于经典的“词袋”模型（bow模型）有个具体的了解，但是该代码没有提供前序的特征提取，是直接从对提取好的特征向量聚类开始的，包括了k-means，分层k-means（HKM）聚类，倒排文件的建立和索引等，该代码还提供了局部敏感哈希（LSH）方法。最后，这份代码是下面这篇论文的作者提供的， Indexing in Large Scale Image Collections: Sc
BagofWords
- 该论文在知网上付费下载，为2011年9月最新的关于Bag of Wo rds 算法的框架和基本内容，是学习bag of words算法的很好的入门参考。Bag of Words 算法是一种有效的基于语义特征提取与表达的物体识别算法, 算法充分学习文本检索算法的优点, 将图片整理为一系列视觉词汇的集合, 提取物体的语义特征, 实现感兴趣物体的有效检测与识别。-Bag of Word algo rithm is an efficient object r eco gnition alg or ith
BagofWords
- Bag of Wo rds 算法是一种有效的基于语义特征提取与表达的物体识别算法, 算法充分学习文本检索算法的优 点, 将图片整理为一系列视觉词汇的集合, 提取物体的语义特征, 实现感兴趣物体的有效检测与识别。文章主要研究了Bag of Wo rds 算法的框架和基本内容。-Bag of Wo in rds algorithm is an effective semantic features extracted and the expression of object recognit
High-stability-characteristics_SURF
- 本程序针对光照变化和部分遮挡这两种情形,提出一种基于多帧视频图像的高稳定特征的交通标志识别方法。利用有交通标志的多帧视频图像的SURF特征建立bag of SURFs特征向量集,非常有利于对SURF研究的学者和研发人员进行学习和改造。-The program for the illumination changes and partial occlusion both cases, the paper proposes a high-stability characteristics of mu
Bag-of-visual-words
- SIFT等局部特征的词袋模型实现。包括K-means聚类，直方图特征的形成，以及KNN分类。-SIFT local features such as word bag model implementation. Including K-means clustering to form histogram features, and KNN classification.
BoF.tar
- Source Code for bag of features, developed in Matlab
Bag-of-Features.tar
- Bag of features source code developed in matlab. It contains mex files for clustering and eucledian distance.
generateBOWFeatures
- Generate bag of words features
BagOfWordsDEMO
- BAG OF WORDS算法应用于图片分类。图像特征用sift算法描述，分类机利用了libsvm方法。-BAG OF WORDS algorithm is applied to image classification. Image features using sift algorithm descr iption, classification machine utilizes libsvm method.
caffe-master
- 种基于期望最大化( E M) 算法的局部图像特征的语义提取方法。首先提取图像的局部图像特 征， 统计特征在视觉词汇本中的出现频率， 将图像表示成词袋模型； 引入文本分析中的潜在语义分析技术建立从低层图像 特征到高层图像语义之间的映射模型； 然后利用 E M 算法拟合概率模型， 得到图像局部特征的潜在语义概率分布； 最后利 用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。-Semantic extraction of local image features based on expe