“SequentialSfM”是涉及计算机视觉领域的项目,主要专注于序列结构光谱重建(Sequential Structure from Motion)技术。在计算机视觉中,结构光谱重建是估计场景三维结构的重要方法之一,通过处理连续拍摄的图像序列来实现。项目文件包括主程序文件“main.cpp”,用于图像处理、特征检测、匹配、位姿估计及三维点云构建等核心功能。另有Visual Studio工程过滤器文件、“0006.png, 0004.png”图像文件作为测试数据集,以及OpenCV库配置文件指明项目依赖的OpenCV 3版本。项目结构明确,包含解决方案文件、“SequentialSfM.vcxproj”项目文件及图像查看器工具。
序列结构光谱重建项目概述
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该软件专为ASD FieldSpec光谱仪开发,解决高光谱实验中常见的数据处理问题。它提供了两个用户友好的GUI界面,用于读取仪器输出并进行数据预处理。软件特点包括清晰的光谱图形可视化和选择波长吸收带深度的功能。输出格式为带有.asd扩展名的二进制文件,支持单个或多个文件处理生成光谱库。光谱反射率校准使用“凸包”方法,以消除凸面形状。此外,软件通过OOP适应不同仪器,如使用read_asd_v1.m和read_asd_v2.m进行数据读取和格式修改。
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高光谱图像分类的 Matlab 项目,挺适合拿来快速上手的。
PCA 降维配上SVM 分类的组合,老搭档了,高光谱这种几百波段的数据还挺高效。每个像素都一堆光谱值,用 PCA 一压缩,信息还在,复杂度就下来了。
SVM就不用说了,分类效果比较稳,是你样本不多、数据维度还高的时候。项目里还支持调核函数参数,RBF、linear这些常见的都有,想试试哪个都方便。
最省事的是它还带了个GUI 界面,不写代码也能跑流程。比如选训练样本比例、调参数、点下按钮就能跑模型、看分类图,体验还不错,适合想先搞懂流程的你。
项目用的是MATLAB,对遥感数据支持还蛮全的。你可以用这个做土地覆盖分类,看看植被长势,
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