Analyze NGSIM Database for Lane Change Detection using MSE

This is a Harris corner detection program written in MATLAB. You can give it a try to detect keypoints in images based on the Harris corner detection method.

本程序可以进行人脸检测，并且用矩形框出人脸位置。适合初学者使用，是个比较好的工具。

MATLAB图像分割肿瘤代码，脑肿瘤检测与分类。此源代码根据患者的MRI扫描检测脑肿瘤区域，然后通过MATLAB进行的机器学习将其分为良性和恶性类型。 %Source Code clc %% Input [I,path]=uigetfile('.jpg;.png','select a input image'); str=strcat(path,I); s=imread(str); %% Filter num_iter = 10; delta_t = 1/7; kappa = 15; option = 2; disp('Preprocessing image please wait . . .'); inp = anisodiff(s,num_iter,delta_t,kappa,option); inp = uint8(inp); inp=imresize(inp,[256,256]); if size(inp,3)>1 inp=rgb2gray(inp);

边缘检测在图像处理中起着至关重要的作用。在本教程中，我们将展示如何使用OpenCV和MatLab在Lab色彩空间中实现边缘检测。具体步骤如下： 首先，将输入的RGB图像转换为Lab色彩空间。 在转换后的图像中，应用边缘检测算法，例如Canny边缘检测。 观察处理后的图像，分析边缘检测的效果。 通过此方法，Lab色彩空间的优势在于它更好地分离了色度和亮度信息，有助于提高边缘检测的准确性。 代码示例（OpenCV）： import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为Lab色彩空间 lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab) # 提取亮度通道 l, a, b = cv2.split(lab) # 应用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(l, 100, 200) # 显示结果 cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 此代码展示了如何使用OpenCV处理Lab色彩空间中的边缘检测。 MatLab代码示例： img = imread('image.jpg'); % 转换为Lab色彩空间 lab = rgb2lab(img); % 提取亮度通道 l = lab(:,:,1); % 应用Canny边缘检测 edges = edge(l, 'Canny'); % 显示结果 imshow(edges); 通过这些步骤，您可以在Lab色彩空间中准确地进行边缘检测，提升图像处理的质量。

该存储库包含阴影检测算法的Python实现，使用LAB颜色空间进行阴影检测。实现参考了论文：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila的研究《使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除》，IJCSI 2013（链接）。 在该实现中，我们使用LAB颜色空间来检测航空影像中的阴影区域，并将其作为阴影地面真相图进行进一步分析。通过对LAB颜色空间的运用，能够有效地从图像中识别并去除阴影，提高图像处理的精度和质量。

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欧拉公式求圆周率的Matlab代码 在Matlab中，可以使用欧拉公式计算圆周率，通过迭代逼近得到精确的结果。这种方法可以帮助研究人员和开发人员了解并计算常数π的值。以下是一个简单的Matlab代码示例： % Matlab代码示例 pi_approx = 0; for k = 0:n pi_approx = pi_approx + ((-1)^k)/(2*k + 1); end pi_approx = pi_approx * 4; PFLD面部地标检测器的非正式实现 PFLD是一种实用的面部地标检测器，适用于实时面部地标检测和头部姿势估计。使用Pytorch的非官方实现可以简化其安装过程，同时适应不同版本。下面是安装步骤： $ pip3 install -r requirements.txt # 替换成您PyTorch的版本 安装OpenCV和DNN（可选） OpenCV的DNN模块和Haar级联适用于面部检测，如果仅需要使用Haar级联则可以跳过以下部分。 sudo apt update && sudo apt install -y cmake g++ wget unzip wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/archive/master.zip wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv_contrib/archive/master.zip unzip opencv.zip 这样就可以顺利安装用于PFLD的OpenCV模块，并开始进行实时地标检测。

使用 ioLight 便携式显微镜 检测 动物粪便寄生虫

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。