光流场

当前话题为您枚举了最新的光流场。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB光场工具箱LFToolbox处理光场图像的创新工具
MATLAB光场工具箱LFToolbox是Donald G.Dansereau在2013-2020年间开发的工具箱,专为处理光场图像而设计。它支持光场的加载、可视化、过滤,以及基于小透镜图像的解码、校准和校正。最新版本和开发进展可在官方网站查看。详细的安装和使用说明请参考LFToolbox.pdf。
PyTorch TVNet: 视频图光流生成实现
此项目提供了 PyTorch 框架下 TVNet 光流生成模型的实现。该实现简洁易懂,仅包含约 350 行代码,并遵循 PyTorch 模块化风格,方便扩展。最初的 TVNet 实现使用 TensorFlow 框架,可以在这里找到。此外,该项目还提供了演示代码,展示了如何使用 TVNet 生成光流表示,包括对流图的可视化。 要求: Python 3 PyTorch OpenCV(可选) 用法: 将输入帧放入 frame/img1.png 和 frame/img2.png。 运行 python demo.py 生成光流表示。
用Matlab实现光流法的程序设计
光流法在计算机视觉中具有重要意义,介绍了用Matlab实现光流法的程序设计方法。
优化视频图Matlab代码 - KITTI开发工具箱立体光流场景流
优化视频图Matlab代码
基于FPGA事件驱动光流的Matlab平面拟合代码
这个存储库包含支持ISCAS 2018论文的代码,用于基于事件的传感器的FPGA光流。代码位于Matlab文件夹中,提供了用于完全精确实现平面拟合算法的脚本“full_precision_plane_fit”,以及用于仿真每个模块的“verify_vhdl_simulations”。
Matlab光场代码-JLDCFCVPR-2020与TPAMI-2021研究成果综述
Matlab光场代码JL-DCF(CVPR 2020, TPAMI 2021)为RGB-D显着目标检测提供了联合学习和密集协作融合框架。测试代码已发布,现已推出Pytorch实现版本,适用于Windows和Linux系统。详细配置包括Ubuntu 16.04、CUDA-10、Cudnn-7.6、Matlab 2015b以及Windows 10、CUDA-9、Cudnn-7.6、Matlab 2018a、Visual Studio 2015。
MATLAB工具箱用于光场视频5D深度-速度过滤的新方法
这个MATLAB工具箱提供了进行光场视频(LFV)5D深度速度滤波的新方法。详细了解5D深度-速度过滤和5D FIR深度速度滤波器的概念,请参阅[1]。您可以从指定网址下载示例LFV“流量1”和“流量2”。我们建议引用[1]作为参考。
单模光纤场分布分析
探索单模光纤的场分布,以应用于其传播过程中的能量分布解析。
GFS.json风场数据
提供GFS模型的风场数据,用于气象分析和预测。
光伏电池模型
利用MATLAB对光伏电池进行建模