深度金字塔DPM Matlab代码解析

这是用Python编写的生成5级高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的代码。通过连接这些图像来显示金字塔结构。尽管当前在OpenCV中无法直接显示金字塔图像，这段代码提供了一个可行的方法，并支持图像的2D FFT进行空间频率分析。

matlab开发-高斯金字塔平面图。创建图像金字塔并进行重建。

该matlab函数能够将输入图像按照指定层级进行金字塔分解。

金字塔算法要求输入数据向量的长度必须为 2 的整数次幂。如果长度不满足要求，可以通过在数据向量末尾添加 0 来扩展向量长度（最终长度 L 等于 2 的幂次方）。 金字塔算法的每个变换都包含两个函数。第一个函数用于数据平滑，例如求和或加权平均。第二个函数执行加权差分，用于提取数据的细节特征。这两个函数作用于数据向量 X 中的数据点对 (x2i, x2i+1)。 每一次变换都会生成两个长度为 L/2 的新数据集，分别代表输入数据的平滑版本（低频信息）和细节版本（高频信息）。这两个函数递归地作用于新生成的数据集，直到最终数据集的长度为 2。 最终迭代得到的所有数据集中选择的值，构成了数据变换的小波系数。

本项目基于MATLAB实现了空间金字塔匹配算法用于场景分类，该项目完成于CSE573计算机视觉与图像处理课程。系统使用“词袋”模型及其“空间金字塔扩展”方法，将输入图像分类为8种场景类别，包括：艺术画廊、计算机房、花园、溜冰场、图书馆、山脉、海洋和庭院。 系统使用来自上述8个场景的1600张图像进行训练，并在160张测试图像上达到了48.125%的整体分类精度。MATLAB代码位于代码文件夹，测试和训练数据位于数据文件夹。

MATLAB代码金字塔OpenVV正处于新版本开发阶段，该开源车辆视觉库提供车辆视觉应用的解决方案，包括车道标记检测和道路分割。ICASSP 2016曾探讨了基于边界的逆透视图在鲁棒车道标记检测中的应用。项目还涉及基于深度学习的FCN细分，CVPR 2015和PAMI中关于语义分割的完全卷积网络TensorFlow实现，以及用于航空/卫星图像语义分割的卷积神经网络。

介绍了基于镜像金字塔和非重叠校准方法的视频拼接系统，解决了市场上全景相机无法在非零视差角下无缝拼接靠近相机物体的问题。传统的实时拼接技术需要几何形状信息和手动查找重叠区域特征点，而提出了一种通过标定创建镜像全景实时拼接系统的方法。新方法通过简单的四个固定校准图案完成校准，有效解决了狭窄重叠区域的问题。文章还讨论了实时视频拍摄中捕捉特写镜头的重要性。

利用图像金字塔捕获不同尺度的特征 在金字塔层级提取SIFT局部特征 按空间区域聚合特征形成特征表示 构建空间金字塔模型，表示特征在不同空间位置上的分布

提供了ICCV 2017年会上关于PyraNet用于人体姿势估计的培训和测试Matlab代码。感谢杨伟、李爽、欧阳万里、李洪生和王小刚的贡献。安装依赖项：luarocks install hdf5、luarocks install matio、luarocks install optnet（可选）、luarocks install nccl（建议用于多GPU训练）。确保在使用多GPU训练时设置LD_LIBRARY_PATH以指向libnccl.so文件。数据集准备：创建符号链接指向MPII数据集的图像目录：ln -s PATH_TO_MPII_IMAGES_DIR data/mpii/images；创建符号链接指向LSP数据集的图像目录：ln -s PATH_TO_LSP_DIR data。