MATLAB代码分析婴儿大脑中的视觉类别表示

Matlab 代码中的 L 通常表示归纳器或电感。

该管道主要基于两篇论文的工作。Dollar等人的第一篇论文“用于目标检测的快速特征金字塔”（2014年），描述了一种在不同比例下有效计算要素的方法。另一篇论文“行人检测的过滤通道特征”则为实时行人检测设定了基准。以下是目前为对象检测管道开发的主要内容。该代码依赖于Piotr Dollar开发的MATLAB工具箱，虽然工具箱成熟，但MATLAB代码可能较为复杂且不易理解。档将分为四个主要部分：依赖关系、特征提取、训练和分类。这些部分与我编写的不同 .py 文件相对应。此外，外部库主要是用Python 3编写，安装较为简单，开放式CV需要额外处理。

该项目提供一个 MATLAB 脚本，可以实现一个简单的单目视觉测距管道，具有基本功能，如从图像序列估计 3D 场景结构。

这是我在Matlab中进行的静息状态功能MRI时间序列分析，识别大脑内在网络。代码涵盖了运动校正、图像配准、图像分割、空间归一化、图像平滑、时域滤波、扰动消除、频谱分析、趋势消除、相关性和因果关系分析、二维主成分分析的减少、通用线性模型和独立成分分析等步骤。脚本主要通过设置文件中的规格来执行预处理步骤，对时间序列数据中的干扰进行提取和回归，计算体素之间的时间序列相关性，并对功能文件执行平滑处理。

用于生成视觉同色异谱的Matlab代码，此代码参考了弗里曼和西蒙切利的研究成果，探讨了腹侧流的等温异构体及其在自然神经科学中的应用（2011）。如需详细信息，请参阅contents.m文件。使用更现代的工具可能会显著改进或增强其功能。

MATLAB最简单的代码学习 learningVision：视觉相关课程的学习和代码。 下载Python，采用下载whl文件方式，简单快速。其他方法也可以参考。 MATLAB调用OpenCV：参考相关资料。 matlabCallPython.m：MATLAB调用Python的例子，因为现有的工业相机不支持MATLAB的图像设备工具箱。 testOpencv1：测试OpenCV读入图像。 testOpencv2：测试OpenCV读入工业相机。 halcom：调用工业相机的软件代码，见百度网盘链接：提取码：me3j。 机器视觉图像采集.vi：LabVIEW读入工业相机的代码。 注意事项 学会使用git和Python。 halcom（百度网盘中有相关软件，自行下载），工业实际中大量运用，甚至成为事实标准。 MATLAB，最容易掌握。 OpenCV，学校使用频繁，与人工智能结合紧密。 LabVIEW，学校常用，测控专业熟悉，容易掌握。

该存储库包含 ICRA 2016 的 ``从演示中学习'' 教程的计算机练习代码和信息。这些练习主要涵盖弹道级的表示和学习，不应被视为有关 LfD 广阔领域的全面练习。这些练习使用具有[1]的动力学的简单的双链接机器人。为了确保一切顺利进行，我们建议您为这些练习禁用常规的 Matlab 路径。您只需运行 setup_lfd_tutorial.m 脚本即可自动设置所有内容。练习 1 的目标是减少对机器人进行编程的任务，以简单地展示它应该做什么。达到这种目标的最简单方法也许就是简单地记录一条轨迹，然后让机器人尝试准确地“播放”它。我们建议您调整找到的所有参数，然后重新运行该功能以了解对机器人行为的影响。 步骤 1：我们可以通过多种方式向机器人进行演示。由于我们将在这些练习中使用平面任务空间，因此我们可以简单地在机器人任务空间上绘制轨迹。首先，打开文件 exercise_1.m，然后在 Matlab 中运行它。绘制了一个带有双链接机器人的图形以及界定其工作空间的 虚线。要求您提供轨迹的演示。请记住，您正在机器人的工作区中提供演示，因此，如果演示的任何轨迹偏离机器人工作空间，可能会导致程序无法正确运行。

【视觉提升】基于视觉边缘的梯度比率实现图像优化matlab源代码.zip

这个基于Web的工具能够可视化描述大脑区域如何相互连接的Connectome数据。特别是，用户可以通过简单易用的界面探索不同拓扑空间下的大脑内在几何形状，使用按需边缘技术探索所有连接，专注于特定区域。工具支持即时计算节点强度和最短路径树，并与Oculus Rift等头戴式显示器兼容。用户无需安装，直接通过基于Web的应用程序访问，已优化支持Google Chrome浏览器。所有文件均采用“.csv”格式。