MVA
当前话题为您枚举了最新的MVA。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。
MVA-高级计算机视觉课程-立体抠像项目的Matlab代码实现
通过图像变形处理抠像问题的立体方法。该项目由ENS Cachan的“计算机视觉高级方法”课程指导教授Nikos Paragios完成。项目重新实现并测试Michael Bleyer，Margrit Gelautz，Carsten Rother和Christoph Rhemann在其著作中介绍的算法。项目包括采集立体图像、校正和计算初始视差图等步骤。运行此项目需要Python 2.7及其opencv软件包的Python绑定。详细信息请参阅Report.tm文件。
Matlab
0
2024-10-01
基于MVA的Lambda0粒子在Belle和Belle II实验中的选择
该项目包含用于在Belle和Belle II实验中选择Lambda0粒子的基于多元分析（MVA）的代码。
Matlab
3
2024-05-27