matlab光点检测

光点检测并获取其准确坐标，在实际应用中验证有效，感谢您的支持。

详细代码展示了基于MATLAB的语音端点检测方法，包括短时过零率和短时能量的实现。

这是一个带有用户界面的焦点检测程序，可用于处理图片。

OpenPose 是一个实时人体关键点检测系统，可检测人体、手部和面部关键点（共 130 个）。先决条件：安装 CUDA、cuDNN、CMake GUI、protobuf 编译器。创建 Conda 环境，并安装 OpenCV、protobuf。克隆 OpenPose 存储库，并使用 Caffe 构建。

利用能量和过零率可以进行语音端点检测，但对于连续语音检测有局限。 基于音量和波形高阶微分的语音端点检测方法通过区分语音中的气音成分，可以解决有音段和无音段的检测问题。

matlab角点检测matlab线粒体追踪该存储库包含用于分析秀丽隐杆线虫单细胞胚胎中线粒体流动的代码。具体包括四个脚本： mito_track.py ：使用OpenCV库进行角点检测和流量估计，生成包含所有跟踪点坐标的多个.csv文件。 coord_process.R ：估计膜的位置、方向及到跟踪点的膜的距离。 plot.R ：生成图S1A和S3E-H中相同的图所需代码。 Mito_membrane_distance.m ：计算图2G和S2F中使用的线粒体与膜之间超过360度的距离。依赖关系：Python = 3.7.2、open-cv = 4.1.2.30、numpy = 1.17.4、tiffcapture = 0.1.6、R = 3.6.1、ijtiff = 2.0.4、ggplot2 = 3.2.1、RColorBrewer = 1.1、tiff = 0.1、Matlab = Mathworks版本R2014a执照。

本程序利用训练数据集，计算测试数据集中每个样本的局部离群因子 (LOF) 。 注意事项: 假设数据已经过适当的标准化处理，并将数据中的分类特征转换为连续值。 相关数据预处理函数可在“dataset”文件夹中找到。

FAST是一种经典的特征点快速检测算法，我在网上找到了这个MATLAB程序，现在分享给大家。

GitHub存储库专注于从自然图像或文档中提取文本的角点检测和文字识别。涵盖了多种稳健文本检测方法，如边缘增强的最大稳定极端区域（MSER）、笔划宽度变换（SWT）、文本验证（FFT和PCA），并提供了论文引用和实现的详细说明。支持的编程语言包括cpp（xcode）和cpp（g ++）。该资源帮助开发者实现在复杂场景下的文本检测和提取。