搜索资源列表
PCA_nvecs
- PCA转换之后，会得到按序排列的特征值和特征向量，取前n个，进行PCA投影-After PCA transformation, will be in descending order of eigenvalues and eigenvectors, fetch the first n months, for PCA projection
SVM
- 支持向量机（SVM）用于图像处理，包括印章识别，水天线检测，对偶问题与原问题之间的转换，手写数字体识别-the application of SVM in many aspects
ImgHOGFeature
- HOG特征计算，（1）将输入的彩图转换为灰度图； （2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰； （3）计算梯度；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。 （4）将梯度投影到单元的梯度方向；目的是为局部图像区域提供一个编码， （5）将所有单元格在块上进行归一化；归一化能够更进一步对光照、阴影和边缘进行压缩，通常，每个单元格由多个不同的块共享，但它的归一化是基于不同块的
新建文件夹
- avi2img.m 功能：将视频转换为单张图片 avi2mat.m 功能：将所有单帧图片转换为向量存储为mat文件 img2avi.m 功能：将所有单帧图片转换为视频 run_vedio.m 功能：将视频在Matlab中播放(Avi2img.m function: converts the video to a single picture Avi2mat.m function: converts all single frame pictures into vect
video
- vi2img.m ：将视频转换为单张图片 avi2mat.m ：将所有单帧图片转换为向量存储为mat文件 img2avi.m ：将所有单帧图片转换为视频(Simple processing of graphics and images)
不带晃动-静态背景
- 将所有单帧图片转换为向量存储为mat文件()
m
- Matlab视频的读取、播放及相应基本操作程序： avi2img.m 功能：将视频转换为单张图片 avi2mat.m 功能：将所有单帧图片转换为向量存储为mat文件 img2avi.m 功能：将所有单帧图片转换为视频 run_vedio.m 功能：将视频在Matlab中播放(Matlab video read, play and the corresponding basic operation procedures)
主成分分析
- 主成分分析PCA源码分析，使用matlab编程，是一种降维方法，通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值特征向量，选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维。