Harris Corner Detection Using MATLAB

一种改进的CSS角点检测附加算法说明：paper-corner.m RT好使~实在不好意思，paper好大，有人想要可以留下邮箱~

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 wa

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 = c

图像的均方误差（MSE）的MATLAB代码分析NGSIM数据库：汽车跟随与换道 直接读入NGSIM的TXT文件（注意将RAR文件解压缩为TXT文件），使用importData，并将所有可能的变道路径提取为单个CSV文件，基于extractLaneChangeDataIntoCSV。 读入单个CSV（如LC1.CSV），分析是否为正常变道。符合正常变道条件的文件将存为oneLC.csv，正常变道规则包括： A. 仅一次变道，无多次变道 B. 变道点前后时间不超过5秒 C. 变道路径X距离变化大于3米 D. 变道路径起始点和结束点的平均数与方差要求，具体见findOn

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。

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。

使用 ioLight 便携式显微镜 检测 动物粪便寄生虫

This project demonstrates a MATLAB implementation for fruit detection in 3D LiDAR point clouds using the Velodyne VLP-16 LiDAR sensor (Velodyne LIDAR Inc., San Jose, CA, USA). The dataset contains 3D point clouds of 11 Fuji apple trees and corresponding fruit position annotations. The implementation