CVPR 2018中的“序数姿态3D深度监视”代码

介绍了一种基于自监督学习的3D人体姿态估计方法，该方法利用单目视频帧序列进行3D姿态生成，并采用自监督校正机制，通过保持3D几何一致性来增强模型性能。该方法的核心部分使用C++实现，并由深度学习工具箱Caffe提供支持。在Human3.6M、KTH Football II和MPII数据集上进行的实验结果表明，该方法具有良好的性能表现。

Matlab代码sqrt如何利用球形嵌入进行3D重建下载Aspire 0.14。从下载Aspire 0.14 Matlab代码，假设已将Aspire软件包提取到名为$ ASPIRE的文件夹中。假设3DReconstruction_SE中的文件已复制到名为$ SE的文件夹中。启动Matlab并执行以下操作：安装转到目录$ ASPIRE运行'initpath'，然后运行“安装”以安装ASPIRE（只需运行一次）。初始化转到目录$ ASPIRE运行“ initpath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。转到目录$ SE运行“ initSEPath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。用

该MATLAB代码先保存并运行了LSTM姿态机，这是CVPR'18中的一项研究。回购包括该论文的源代码，作者包括罗岳、王周霞等。代码已在64位Linux（Ubuntu 14.04 LTS）上测试，并要求安装MATLAB（R2015a）和至少2.4.8版本的OpenCV。使用了CUDA8.0 + cuDNNv5在GTX TitanX上测试通过。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

该函数用于绘制三维填充区域图表，类似于Excel中的3D图表。使用指令>> area3进行演示或>> 帮助区3以获取更多信息。

以imshow3D开头的图像展示工具，还挺适合想搞点 3D 花活的你。它跟imshow()差不多用法，但可以把图像贴到球体、圆柱体或者你自己定义的形状上。嗯，是那种真的贴上去，不是 PPT 上的“拟物效果”。默认是贴在一个圆柱体上，但你也可以自己传x, y, z坐标或者一个半径函数，来生成像圆锥、球体这种自定义表面。代码也不复杂，响应还快，配合colormap还能调出各种风格，热力图那种效果也有。举个例子：I = peaks(); imshow3D(I,'shape','sphere','colmap',hot(256)); 这样图像就能包裹在一个热热的球体上了，视觉效果直接。你也可以自己写个

这段Matlab代码实现了基于随机游走的3D形状匹配算法。该算法通过模拟粒子在三维模型表面随机游走的过程，计算模型上每个点到其他点的距离或相似性，从而实现形状匹配。 代码功能： 加载三维模型数据 定义随机游走参数（例如，步长、游走次数） 执行随机游走模拟 计算模型上点之间的距离或相似性矩阵 可视化匹配结果 使用方法： 将三维模型数据文件（例如，.obj, .ply）放置在代码所在目录下。 修改代码中加载数据的路径和文件名。 设置随机游走参数。 运行代码。 注意： 代码需要安装Matlab环境才能运行。 可以根据需要修改代码，例如，使用不同的距离度量方法或可视化方式。

体素体积的三维特征提取，用3D Voxel HOG搞定挺方便的。它是从 Dalal 和 Triggs 那个经典的 HOG 算法演变来的，不过用的是体素，不是像素。换句话说，二维 HOG 进化到三维了，适合体数据，比如医学影像或者 3D 建模。 3D VHOG的亮点是对局部结构的能力比较强，检测人脸、边缘、尖点这些特征还挺准。你可以拿它做风险，比如检测那些看起来伤人的部位，也可以用在立体图像的人脸识别上，灵活得。 实现方式比较纯粹，Matlab写的，结构清晰，适合拿来做二次开发或者改造。你要是搞过HOG，上手也不难，基本套路都差不多。 顺手推荐几个相关的资源，比如3D 体素邻域索引、体素光传播模

3D 图像的 Haralick 特征提取，cooc3d 这个 MATLAB 小工具还挺方便的。它能把传统的 2D 纹理算法扩展到三维，直接帮你搞定共生矩阵那一套。你只要给它一份 3D 图像的灰度矩阵，它就能输出一堆纹理特征，像什么对比度、同质性这些，做分类、识别都挺好用。 cooc3d.m是主力函数，逻辑清晰，注释也不少。读取 3D 图像、计算共生矩阵、提取 Haralick 特征，全流程一条龙。你可以直接扔进自己的图像流程里，比如医疗 CT、地质勘探建模这些都挺适配。 用法也不复杂，cooc3d 了一些demo 数据和测试脚本，基本上照着跑一遍就能懂。如果你熟 MATLAB，应该几分钟就能上