光照处理

这里提供了一个使用Matlab编写的Retinex光照不变形程序，包含文献、M文件以及测试图片。该程序通过Retinex算法实现图像的光照补偿，提高图像质量和视觉效果。

MATLAB代码中实现的光照归一化人脸识别算法。参考文献已标注在代码注释中。

EPICS光照模型Matlab代码由赵继元于2014年春季创建。该模型涉及相机和传感器子模块的详细介绍。Pixy视觉传感器是CMU第五代快速视觉传感器，可连接到Arduino和其他控制器，优于前几代在光照和曝光变化条件下的性能。激光测距仪利用飞行时间概念和三角函数计算到物体的距离。TCS230颜色识别传感器也作为可选模块包含在内。

matlab 的光照模型代码做得还挺不错的，尤其是它集成了自动目标识别和激光雷达图像这块，功能上已经比较接近实战武器系统的需求了。整个项目是用Matlab搞定的，数据逻辑也比较清晰，思路借鉴性强。 自动识别+目标追踪是这类系统的灵魂。这个代码可以对激光雷达传回的数据进行，定位目标，后续还能做跟踪，做机器视觉或者无人平台导航的你，应该懂这块有多香。 结构方面，入口和流程都标注得比较清楚，新手也不容易迷路。就是文件有点多，建议先从main.m跑起来，再逐步拆解各个模块。 如果你平时折腾无人车、目标识别或智能武器模拟这类项目，这份代码绝对值得看看。想搞点更硬核的算法？可以配合深度学习优化版一起研究，

Matlab光照模型代码使用深度学习技术进行基于3D点云的细分检索。该算法采用深度网络，解决大规模位置识别问题，基准数据集可供下载。所有子图以二进制文件形式存储，并经过CSV文件定义正负点云进行预处理。训练和测试分别使用完整和部分运行数据，确保算法的有效性。

这是为开发的MATLAB代码：D.C. Sale和A. Aliseda（2016）在“国家水力协会海洋能技术研讨会”上进行了潮能发电场景的计算模拟。本教程使用海洋通用循环模型（OCM）的边界条件，并考虑了复杂测深的影响，为不同时间运行的海洋水动力（MHK）涡轮场建立了CFD模拟。研究区域位于美国华盛顿州普吉特海湾。我们利用区域海洋建模系统（ROMS）提供的信息构建了嵌套的STAR-CCM+仿真，并将MHK涡轮机群集成到这些仿真中。嵌套域接收ROMS父域的边界条件，并进行STAR-CCM+模型初始化，可使用与ROMS相同的网格或根据不同来源创建更高分辨率的网格。

BOPS（批处理 OpenSim 处理脚本）执行常见 OpenSim 程序（逆运动学 -IK，逆动力学 -ID，肌肉分析 -MA，静态优化 -SO 和 关节反应分析 -JRA）的批处理，并将输出、日志记录信息、设置文件和曲线图存储在文件夹的有序结构。我们使用 OpenSim API 实现了 BOPS，这些 API 通过设置文件接收以下信息：（i）每个标记的名称和权重（IK）；（ii）外部负载（ID）；（iii）感兴趣的肌肉和力矩臂（MA）；（iv）静态优化条件和肌肉执行器负载（SO）；（v）感兴趣的关节（JRA）。用户负责为其数据定义适当的配置，但我们已为每个安装文件提供多个模板，以加快自定义

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

Matlab数据处理文件夹“ process_data”包含用于执行所有处理的代码“ process_data.m”。文件夹“ plot”包含克里斯汀·鲍威尔（Christine Powell）编写并修改的宏“ plot_cen_maggrav”。代码可用于下降趋势、上升延续、极点减小、垂直和水平导数。

前的数据规范化挺关键，尤其在做聚类时，能省下不少后续的麻烦。像消除孤立点、合并小簇这种操作，不光提升聚类效果，还能避免你掉进 SSE 高的陷阱。聚类完别急着收工，后做得好，结果更靠谱。比如你用DBSCAN，后面顺手再清理下零散簇，准确率能高不少。嗯，有几个资源还蛮实用，像NovAtel CDU软件、二值化图像的优化技巧，也能给你不少启发。