Matlab实现人头检测的代码示例——Facenet演示

Matlab人头检测代码，这篇文章描述了使用TensorFlow实现的人脸识别器。该项目借鉴了牛津大学论文的理念，并在Ubuntu 14.04、Python 2.7和Python 3.5环境下，TensorFlow r1.7版本进行了测试。代码兼容性强，测试用例和结果详实。更新至2018-04-10，增加了在Casia-WebFace和VGGFace2数据集上训练的新模型。注意，这些模型采用了固定的图像标准化。2018-03-31更新包括新的输入管道和多个次要改进。2017-05-13移除了旧版不再支持的机型，优化了模型性能。

简要介绍了Matlab环境下的人头检测代码，采用YoloV5-onnx模型进行推理。支持YoloV5s.onnx、YoloV5m.onnx、YoloV5l.onnx和YoloV5x.onnx模型，输出尺寸为1×255×H×W（可根据需要调整）。使用Matlab R2021a或更新版本，无其他依赖，只需运行demo.mlx即可实现检测。详细代码和预训练模型可在百度盘获取。

isodata的Matlab代码示例集群演示环境设置Python 3.6学习matplotlib麻木的scipy它都可以通过pip简单地安装。pip install scipy # pip install sklearn # pip install matplotlib # pip install numpy # pip install scipy执行下载后请使用命令行工具运行。python3 DBSCAN . python3 ISODATA . python3 KMeans . py或者使用PyCharm

基于Matlab实现运动目标检测跟踪是一种常见的视频处理技术，识别并追踪视频中的运动对象。以下是实现该技术的主要步骤和代码示例： 1. 导入视频并预处理 在Matlab中，使用VideoReader函数读取视频文件，通过遍历每一帧来提取目标。 video = VideoReader('example_video.mp4'); frame = readFrame(video); 2. 背景建模与运动检测 利用背景差分法检测运动目标，选取初始帧作为背景，后续帧减去背景图像以突出运动区域。 background = frame; moving_objects = abs(frame - background) > threshold; 3. 目标跟踪 通过Kalman滤波或光流法对运动目标进行跟踪，确保跟踪的稳定性和准确性。 kalmanFilter = configureKalmanFilter(...); trackedPosition = predict(kalmanFilter); 4. 可视化效果 在每一帧上叠加检测到的目标区域并保存新视频，以便进行结果验证。 此方法可以通过不同的视频文件进行调试和测试，以提高算法的泛化能力。 示例代码： 完整代码请参见附件。

以下是使用Matlab实现角点检测的源代码，代码中包含了详细注释，适合初学者学习和理解。通过该示例，您可以掌握如何使用Matlab进行图像处理，特别是角点检测算法的应用。 % 角点检测示例代码 % 适用于Matlab环境 % 读取图像 I = imread('input_image.jpg'); I_gray = rgb2gray(I); % 转为灰度图 % 使用Harris角点检测 corner_strength = corner(I_gray, 'Harris'); % 显示结果 imshow(I); hold on; plot(corner_strength(:,1), corner_strength(:,2), 'r*'); hold off; 此代码实现了基于Harris算法的角点检测，并将检测到的角点在图像上以红色星号标出。初学者可以根据此示例修改和扩展功能，例如选择其他角点检测算法或调整检测参数。

该matlab代码能够复现《神经生物学的衰老》论文中关于电影观看过程中同步性与年龄相关的信息处理差异的结果。代码compute_synchrony.m计算了主题间的同步性，并分析了同步性与年龄的相关性，还进行了贝叶斯因子的计算。同时，代码执行了多种对照分析，生成多个用作其他脚本输入的文件，包括WSBM_community_detection.m用于查找参与者社区，以及synchrony_over_time.m用于随时间变化的同步性分析。

Hough变换检测直线的Matlab代码示例，包含源程序、相关图像及检测结果，以及一份详细报告，非常适合初学者参考。

MATLAB代码已弃用通知：为了支持新功能，demo.sipgate.io存储库已停用。您可以在此找到所需的所有安装信息和多种编程语言的示例文档。在Heroku托管的演示存储库可在任何地方运行。安装Heroku Toolbelt（https://toolbelt.heroku.com/），使用以下命令：wget -qO- https://toolbelt.heroku.com/install-ubuntu.sh | sh；登录heroku；克隆存储库：git clone https://github.com/sipgate/demo.sipgate.io.git；创建应用：heroku create --region eu；推送到Heroku：git push heroku master；打开应用：heroku open或直接访问指定的URL。

这是基于ELM的裂纹检测MATLAB代码，适用于混凝土裂缝图像。通过滑动窗和随机旋转技术，将裂缝图像分割并应用稀疏自动编码特征提取网络，用于快速学习裂纹特征。进一步使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷。