搜索资源列表
FreeImage361
- 最棒的三大计算机视觉、图像图形函数库之一，C语言版本，支持标准C-best of the three major computer vision, image and graphics functions, one C-language version supports standard C
winc3d
- 本程序是计算机视觉稠密匹配的程序，对两幅序列图像能够实现一个稠密视差图。-Computer Vision populated matching procedures, two image sequence to achieve a dense disparity map.
c++ code
- 有计算机图形学、图像处理、dbms、sniffer、中游俄罗斯外挂、othello、遗传算法、舌苔分析等程序。-computer graphics, image processing, DBMS, sniffers, the Russian middle pylons, othello, genetic algorithm, fur analysis procedures.
deboor-cox.rar
- 目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺
AForge.NET
- C#开发的计算机视觉及人工智能领域的一个功能非常强大的类库，包括图像处理库、计算机视觉库、机器学习库、视频处理库等。-AForge.NET Framework is a C# framework designed for developers and researchers in the fields of Computer Vision and Artificial Intelligence- image processing, computer vision, neural networks
Histograms-of-Oriented-Gradients
- HOG descr iptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。-HOG descr iptors are used in computer vision and image processing for target detection feature descr iptor.
VisionWorkbench_1.1.0.5_x86
- 在计算机图像硬件上实现计算机视觉的相关算法，并使用了OpenGL及其Cg语言和CUDA，程序不错。-The OpenVIDIA project implements computer vision algorithms on computer graphics hardware, in OpenGL and Cg and CUDA. The project provides useful example programs which run computer vision algorithms
1
- 论述了医学图像挖掘在计算机辅助诊断中的作用，提出了采用灰度级作为 CT 图像特征的思想、灰度级的提取和存储方法，介绍 了采用决策树分类算法和基于密度的聚类算法对胸部和头部 CT 图像进行分类和聚类的结果及其分析，给出了分析的结论和进一步的研究方向。-Image mining Computer-aided diagnoses Luminance grade Classification Clustering
MeanPShift
- 李志国硕士学位论文:基于Mean Shift算法的目标跟踪.目标跟踪技术在军事、工业、安保、智能交通、医学和科学研究等方面都具有重要的意义，应用前景广阔．目标跟踪把图像处理、自动控制、信息科学有机结合起来，形成了一种能从图像信号中实时地自动识别目标、提取和预测目标位置信息、自动跟踪目标运动的技术，是当前计算机视觉、模式识别与智能系统等领域研究的重要课题．-Li Zhiguo Master Thesis: Based on Mean Shift Algorithm for Target Track
pedestrians128x64.tar
- MIT行人检测数据库，包含了924副行人图像。是计算机视觉领域的重要数据库。-MIT pedestrian detection database, contains 924 pedestrian images. Is an important field of computer vision database.
Computer-vision-based-lpr-System
- 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学
artificial-neural-network
- 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及 功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年 曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与
rengongzhineng
- 这是研究生研一的人工智能与计算机视觉还有图像处理的课件，内容丰富，讲解非常详细，对学习很有帮助。-This is a postgraduate research of artificial intelligence and computer vision and image processing courseware, rich in content, very detailed, is very helpful for learning.
AForge.NET
- AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，模糊系统，机器人控制等领域。-AForge.NET is a specialized developer and researcher based C# framework designed, he included computer vision and artificial intelligence, image processing, neural netw
df086
- 实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，用MATLAB实现的压缩传感，非常适合计算机视觉方面的研究使用。- Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Using MATLAB compressed sensing, Very suitable for the study using computer vision.
机器学习与数据挖掘方法和应用
- 本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘(The book is divided into 5 parts, 18 chapters, a
HOG 代码.docx
- HOG 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子(The Histogram of Oriented Gradient (HOG) feature is a feature descr iptor used for object detection in computer vision and image processing.)
Deep Learning with Python
- 本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Fran?ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。(Deep Learning with Python intr
Python深度学习.pdf+代码
- 本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc?ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。(This book is written by Franc