使用MCNN进行视频图像的人群估计Matlab代码实现

使用增量级联连续回归（iCCR）的Matlab代码库，用于视频图像的人脸跟踪。您可以从指定位置下载模型并解压缩，或在Matlab中直接加载model.mat文件，该文件包含“model”和“params”变量。您可以通过定义视频路径或网络摄像头流来调用轨迹。示例：加载模型后，通过指定视频或空数组来处理现有视频或网络摄像头流。如果需要在单个图像中检测点而不执行跟踪步骤，可以使用detect_pts_SDM函数。同时，您也可以在给定点上应用跟踪步骤来优化结果。

MindSpark Hackathon 2018利用MCNN在ShanghaiTech数据集上进行人群计数。这是CVPR 2016论文“通过多列卷积神经网络进行单图像人群计数”的非正式实施。预测工作正在进行中，同时进行热图生成。安装Tensorflow、Keras和OpenCV，并克隆此存储库以使用预训练模型。您可以从以下位置下载ShanghaiTech数据集：投寄箱：//www.dropbox.com/s/fipgjqxl7uj8hd5/ShanghaiTech.zip dl

使用有效的Matlab程序将图像序列转换为视频播放。

水下图像增强matlab代码mine2.m是一个专门设计用来优化水下图像的Matlab程序。该代码通过改进图像对比度和颜色校正来提高水下图像的清晰度和可视性。

针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题，提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先，采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场，并进行时空滤波处理；然后，提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息；接着，将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道，构建运动显著图；最后，设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析，识别异常行为。

人脸图像特征提取 项目概述 该项目由Bishal Roy开发，他是印度古瓦哈提GIMT的一年级CSE本科生，也是Cosmic Skills的机器学习暑期实习生。 由于代码文件转换为.rar格式时遇到问题，项目代码将以链接形式分享。 项目清单 字符识别项目 项目内容与详情 字符识别项目 项目目标 开发一个工具，将图像作为输入，并从中提取字符（字母、数字、符号）。 应用场景 手写文档识别 打印文档识别 打印记录数据输入 开发工具 Matlab或Octave（推荐使用Octave，因为它开源且易于使用） 工作原理 该项目基于机器学习。通过提供大量数据集作为输入，软件工具可以识别并学习相似的模式。 项目输出 图像 结论 该项目成功地应用了字符分类和图像处理技术，在超过90%的案例中取得了令人满意的结果。

MATLAB开发中，图像可以通过KL变换进行高效压缩。以下代码演示了该方法。

MATLAB可用于初学者对CT图像中的肾脏部分进行提取和分割。这为初学者提供了了解肾脏分割基本信息的机会。

Matlab开发-将图像转换为黑白图像。利用无背景切片图像技术，实现彩色图像向黑白图像的转换。