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GM
- 灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。-Grey prediction is a system containing uncertainties method to pre
pingjunzhixin
- 找到一个物体的轮廓，并根据这个物体的轮廓，求出中心点。-Find the outline of an object, and according to the outline of the object, find the center point.
OPENCVTest
- sobel filter using webcam Just a simple case when you want to find the edges of the object! Sorry for my poor English
controlled_object
- 三相电弧炉的被控对象模型。包括电气部分，液压部分以及电弧模型部分。根据需要自行修改参数。看不懂可以找我的其他上传资料。-Controlled object model of three phase arc furnace. Including electrical part, hydraulic part and arc model part. Modify parameters as needed. Do not understand can find my other upload info
seweftvd
- Find the long axis of the image of the selected object
meanshift code
- Mean shift算法是传统的目标建模的方法，即对欲跟踪目标进行建模，然后通过匹配的方式寻找到下一帧中目标的位置。但它又与传统的盲搜不同，它利用相邻帧之间目标位置变化不大的特点，采用迭代逼近的方式提高算法的搜索速度。(The Mean shift algorithm is the traditional method of target modeling, which is to model the object to be tracked, and then to find the posi
caffe-cvpr
- 显着区域检测是计算机视觉中长期存在的问题。它旨在找到最能吸引人眼睛注意的图像中的像素或区域。准确和可靠的显着性检测可以从视觉追踪和识别到图形图像处理等众多任务中受益。例如，成功的对象检测算法有助于自动图像分割，更可靠的对象检测，有效的图像缩略和重定位(Significant regional detection is a long-term problem in computer vision. It aims to find the pixels or regions of the most
机器视觉
- 单目视觉从图像中求取物体长度；多目视觉求基础矩阵并画极线；摄像机标定(The length of the object is obtained from the image by monocular vision; the multiocular vision is used to find the basic matrix and draw the pole line; the camera calibration is calibrated.)
co_saliency_co_segmentation
- 这是这篇文章的代码 “范满梦，洪亮丽，广慧柳，King Ngi Ngan，“基于最短路径算法和显著性模型对象分割，”IEEE多媒体，卷，5号，页1429 - 1441, 2012。” 我们的目标是段常见物体从一组图像中使用的最短路径算法。 这是一个初步的版本，所以如果你发现一个bug，联系洪亮丽 hlli@uestc.edu.cn。 %参考 如果使用此代码，请参阅： “范满梦，洪亮丽，广慧柳，King Ngi Ngan，“基于最短路径算法和显著性模型对象分割，”IEEE多媒体，
摄像头OV7670 探索者+物体检测
- 摄像头OV7670+ 探索者stm32f407+物体检测,对图像二值化后，进行一些简单的图像处理，找出物体的边沿。(Camera OV7670 + Explorer stm32f407 + object detection, after image binarization, some simple image processing is carried out to find the edge of the object.)
Matlab火焰火灾烟雾识别系统[带参数，GUI界面]
- 一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的毕设选题。 二、算法流程 结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。(1.Topic introduction This design