Harris Corner Detection Using MATLAB

一种改进的CSS角点检测附加算法说明：paper-corner.m RT好使~实在不好意思，paper好大，有人想要可以留下邮箱~

本程序可以进行人脸检测，并且用矩形框出人脸位置。适合初学者使用，是个比较好的工具。

MATLAB图像分割肿瘤代码，脑肿瘤检测与分类。此源代码根据患者的MRI扫描检测脑肿瘤区域，然后通过MATLAB进行的机器学习将其分为良性和恶性类型。 %Source Code clc %% Input [I,path]=uigetfile('.jpg;.png','select a input image'); str=strcat(path,I); s=imread(str); %% Filter num_iter = 10; delta_t = 1/7; kappa = 15; option = 2; disp('Preprocessing image please wa

边缘检测在图像处理中起着至关重要的作用。在本教程中，我们将展示如何使用OpenCV和MatLab在Lab色彩空间中实现边缘检测。具体步骤如下： 首先，将输入的RGB图像转换为Lab色彩空间。 在转换后的图像中，应用边缘检测算法，例如Canny边缘检测。 观察处理后的图像，分析边缘检测的效果。 通过此方法，Lab色彩空间的优势在于它更好地分离了色度和亮度信息，有助于提高边缘检测的准确性。 代码示例（OpenCV）： import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为Lab色彩空间 lab = c

图像的均方误差（MSE）的MATLAB代码分析NGSIM数据库：汽车跟随与换道 直接读入NGSIM的TXT文件（注意将RAR文件解压缩为TXT文件），使用importData，并将所有可能的变道路径提取为单个CSV文件，基于extractLaneChangeDataIntoCSV。 读入单个CSV（如LC1.CSV），分析是否为正常变道。符合正常变道条件的文件将存为oneLC.csv，正常变道规则包括： A. 仅一次变道，无多次变道 B. 变道点前后时间不超过5秒 C. 变道路径X距离变化大于3米 D. 变道路径起始点和结束点的平均数与方差要求，具体见findOn

人脸识别的 PCA+神经网络组合方案，确实挺实用的，尤其是你想搞点高效又好理解的方案的时候。在这个项目里，先用PCA降维，把人脸图像精简成几个关键特征，再丢给神经网络做识别，思路清晰，效果也挺稳。训练流程就按标准神经网络那一套来，前向传播、反向传播，权重迭代优化，熟悉的话快就能上手。输入的特征向量是 PCA 后的结果，噪声少、计算快，识别起来也更准。MATLAB用得也挺巧，princomp搞 PCA，feedforwardnet建模型，train训练模型，sim预测。整体下来，结构清晰、代码量适中，适合拿来改着用或者当入门教材。压缩包Onlyface.zip里资源还蛮全，代码+示例+文档一应俱

该存储库包含阴影检测算法的Python实现，使用LAB颜色空间进行阴影检测。实现参考了论文：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila的研究《使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除》，IJCSI 2013（链接）。 在该实现中，我们使用LAB颜色空间来检测航空影像中的阴影区域，并将其作为阴影地面真相图进行进一步分析。通过对LAB颜色空间的运用，能够有效地从图像中识别并去除阴影，提高图像处理的精度和质量。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

使用 ioLight 便携式显微镜 检测 动物粪便寄生虫