Matlab 图片叠加代码视频分割评估

此代码用于拼接图像，其中包括： 检测和提取 SIFT 特征点 匹配两个图像中的关键点 使用仿射变换矩阵将图像 1 映射到图像 2

SynthText 是一个代码库，用于生成合成文本图像，这些图像可用于训练文本检测和识别模型。代码库中包含了预训练模型和数据集，供用户使用。

matlab图片叠加代码学生跟踪算法的软件实现及基于硬件FPGA的加速，用于创伤性脑损伤的检测和评估。作者：Bracco Filippo和Di Vece Chiara。电子邮件：[邮箱地址]。项目简介：在工业化国家中，脑震荡是40岁以下年轻人死亡的主要原因。鉴于高发病率，精准诊断至关重要。该项目通过FPGA加速OpenCV应用，实现瞳孔反射测量，以协助神经系统评估。借助瞳孔检测和跟踪功能，瞳孔计算能够比人眼更快速、更精准地估算瞳孔直径及光反应，为颅脑外伤（TBI）的评估提供准确数值。使用Python 3和Jupyter笔记本在PYNQ-Z1板上执行并加速OpenCV应用程序。存档描述包括目录结构、文档和源文件的详细信息：/软件实施/视频采集位置，完整软件实施源代码->/资产/所需资产及获取的视频样本->/C ++/未优化和优化搜索使用的C ++项目->/Python/Python 3中的初稿应用程序/硬件实施/完整硬件加速应用程序源代码位置-

Matlab脚本套件用于分析眼动数据，支持从眼动仪导入数据，可输出凝视坐标及其时间戳列表。对于非Tobii眼动仪，可以通过编写自定义的import_trials函数来适应不同数据格式。额外的通用定位查找算法脚本位于extra目录，用于解决定位问题。要使用，请编辑import_data.m中的常量：EXP_ROOT（实验根目录）、IMG_ROOT（图像根目录）、X_RES（X尺寸显示分辨率）、Y_RES（Y尺寸显示分辨率）、SUBJECT_NAMES（主题基本名称数组）。

DCCT（深度相机校准工具箱）v.1.2是一个用于RGB-D相机校准的工具箱，详细介绍了如何通过球体来进行RGB-D相机的准确校准。此工具箱是以下论文的组成部分： 期刊版本：Aaron N. Staranowicz, Garrett R. Brown, Fabio Morbidi, Gian-Luca Mariottini, 'Practical and Accurate Calibration of RGB-D Cameras Using Spheres', Computer Vision and Image Understanding, 2015年4月9日，ISSN 1077-3142. 会议版本：A. Staranowicz, GR Brown, F. Morbidi, GL Mariottini, 'Easy-to-Use and Accurate Calibration of RGB-D Cameras Using Spheres', 在R. Klette, M. Rivera和S. Satoh编辑的Proc. of the 6th Pacific-Rim Image and Video Technology Conference, Volume 8333, pp. 265-278, Springer, 2014年。 版权声明：版权所有（C）2016 Aaron Staranowicz和Gian Luca Mariottini。 此工具箱提供了将RGB-D图像进行叠加的Matlab代码，方便用户进行图像融合及深度数据处理。

此代码存储库包含用于进行BKT分析的Matlab代码，结合对可汗学院数据的观察，这些数据与“评估教育视频”文章中使用的数据格式相同。要运行分析，请从data_pipeline目录运行sample_pipeline.sh脚本，该脚本负责从原始日志格式解析日志并构建和训练BKT模型。要查看训练模型或结果，请在data_pipeline/analysis目录中启动Matlab并加载results.mat文件。该代码包括两个主要部分：第一个部分位于data_pipeline/scripts目录中，是用Python编写的预处理脚本，用于将原始数据转换为更易于使用的格式；第二个部分位于data_pipeline/analysis目录中，是Matlab代码，用于实际运行BKT模型的训练和测试。

MATLAB矩阵数组视频转化为图片数据集，用户可自主设定时间间隔并定义保存路径与文件名格式。

matlab图片叠加的代码BSPMVIEW是用于浏览fMRI统计图像的MATLAB程序，可以在以下位置找到在线文档。要求统计参数映射（SPM； Wellcome Neuroimaging信任中心）位于您的MATLAB搜索路径中。该程序仅在MATLAB 2014b上的SPM8 / SPM12上进行了测试。它包含许多支持的实用程序功能和数据文件，这些功能和数据文件应已包含在BSPMVIEW的发行版中。启动BSPMVIEW时，它将在名为“supportfiles”的文件夹中查找这些文件，该文件夹应与BSPMVIEW包含在同一文件夹中。您可以使用以下DOI引用此软件的用法：可选输入ol：统计图像的文件名要覆盖ul：解剖图像的文件名要用作底图命令行用法示例>> bspmview %打开选择覆盖的对话框>> S = bspmview; %返回包含GUI对象句柄的结构'S'>> bspmview('spmT_0001.img') %在默认图像上叠加

Matlab影像叠加代码:egg:用于烹饪视频的隐藏式字幕神经网络是计算机视觉领域的研究热点。该项目通过多级管道分析烹饪视频，以提取细节，改进当前在Youtube和Vimeo等网站上实施的字幕系统。结合光学字符识别、对象识别神经网络和序列到序列学习技术，该项目从视频中提取信息，生成更优质的字幕。这项工作显示了在不需要更多培训的情况下，通过整合现有技术，创建领域特定的专业知识的潜力。