zKCF KCF视觉跟踪器的C++实现及VGG特征提取优化

我们使用HOG、CN和ResNet-50作为特征提取工具，并参考ECO进行代码模块化。LSDCF跟踪器结合低秩和稀疏判别相关过滤器，适用于粗糙到精细的视觉对象跟踪。安装依赖于MatConvNet和PDollar工具箱，支持Ubuntu 14.04 LTS和Windows 10操作系统。

该工具允许从任何预训练的神经网络中提取图像特征，并提供功能：1. 数据加载和存储；2. 特征提取和规范化；3. 自定义模型特征管理。应用于机器学习和图像处理领域。

提供了使用 Matlab 实现 Tamura 纹理特征提取的代码示例，涵盖了粗糙度、对比度、方向性等关键特征的计算方法。

这是我从PUDN下载的MATLAB程序，稍作修改后分享给大家。SIFT特征提取在图像拼接中起到重要作用，适合需要高精度拼接的应用场景。

这份资源展示了如何利用MATLAB进行图像分割并提取特征，已通过调试验证，希望能够为他人提供启发。

这是我们在CVPR18中提出的MKCFup方法的实现，用C++中的DSST代替了fDSST以提升速度。我们在一台装有Intel Core i7-7700 3.60GHz CPU和8GB RAM的PC上运行了该实现。在OTB2013数据集的Release-x64模式下，平均帧率达到175，结果保存在./res路径下。使用OpenMP支持确保在项目中添加了必要的文件，并在发布模式下运行您的项目。

eemd 分解的信号思路挺有意思的，不靠预设函数，直接从数据本身入手，能把复杂信号拆成一组组简单成分（IMF），每个都像是信号的‘基因片段’。不过 EMD 容易“串味”，高频低频混在一起。EEMD 就聪明多了，往信号里加点噪声，多做几遍 EMD，再平均一下，噪声反而帮忙解开了信号结构，听起来有点反直觉，但效果还不错。 蛮适合那种非线性、非平稳的信号，比如机械故障、脑电图、地震波啥的。原理不复杂，代码也比较直观。你只要设好Nstd和NE，标准化下数据，循环加噪+EMD 分解+平均就搞定了。每轮分解的IMF都会累加到结果矩阵里，一平均，信号特征就清清楚楚了。 实现上你可以用MATLAB或者Pyth

MogileFS 组成三个跟踪器 (trackers)，其主要工作包括：复制、删除、查询、清理器和监控。客户端与 trackers 交互，同时运行多个 trackers 可实现负载均衡。

根据《基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取》一文，编写了这个程序。