3D AdaBoost人脸检测Matlab程序实现

该程序是基于Vienna开发，完整实现了3GPP TR36.873协议中的3D信道模型matlab代码。

votebar函数用于绘制“类似选举”的3D条形图。函数输入包括：高（条的绝对高度，单个值），val（绘制的N值向量），colo（N x RGB颜色三元组的二维矩阵），randomVote（设置随机性以模拟选举结果）。输出为补丁的句柄，表示N列的条形图，包含灰色骨灰盒和底部及顶部的彩色列。示例：绘制10列阶梯图，使用随机颜色：hp=votebar(7,1:7,[],0)。

三维曲线图 plot3 基本的三维图形指令: plot3(X,Y,Z)- X,Y,Z 是长度相同的向量，绘制一条分别以向量 X,Y,Z 为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(X,Y,Z): X,Y,Z 均是 mxn 的矩阵，绘制 m 条曲线，第 i 条曲线分别以 X,Y,Z 矩阵的第 i 列分量为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(x,y,z,s): 带开关量 plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …) 使用 plot3 可以方便地创建三维空间中的曲线，为数据可视化提供强有力的支持。

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》。

该函数使用3D直方图可视化多个变量之间的成对相关性，并绘制单变量直方图。所有轴限制和色标在子图中都是同步的，消除任何重复的轴标签/刻度。

本代码实现了基于AdaBoost算法的人脸检测。包含了Harr特征的训练数据。经测试可正常运行。

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。

使用GUI编写的代码，利用ezsurf命令实现了3D图形的创建。

此Matlab源码包括两种模式：与ORB SLAM集成的对象SLAM，以及适用于多维数据集的基本SLAM实现。它利用ROS bag输入进行在线SLAM，从离线3D对象中读取检测结果。对象SLAM算法通过每帧检测的3D长方体优化相机和长方体姿态。对应于C++版本的单图像长方体检测的detect_3d_cuboid。如需引用，请参阅相关文献 CubeSLAM：单眼3D对象SLAM，IEEE Transactions on Robotics 2019，S.Yang，S.Scherer。