matlab霍夫圆检测代码 circle_detect_on_phone_screen circle_detect_on_phone_screen 项目简介： 目录 辅点检测程序说明 一、MSER算法 'RegionAreaRange',[600 3000] 'ThresholdDelta' Eccentricity偏心率 二、霍夫变换找圆形区域 代码 辅点检测程序说明 辅点检测程序主要分两个主要部分： MSER区域提取 霍夫变换找圆形区域 辅点区域为用这两个算法的检测到的结果区域进行叠加 一、MSER算法 MSER = Maximally Stable Extremal Regions 目前业界认为是性能最好的仿射不变区域，MSER是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化时得到的最稳定的区域，特点： 1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性 2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定 3.可以检测不同精细程度的区域 如下图：不同色彩的区域即为MSER探测出的灰度较为连续的区域。 在MSER算法运用到辅点的探测中时，运用辅点区域的特性对两个参数进行设置 'RegionAreaRange',[6

matlab拟合图代码FOOOF-拟合振荡和一个以上的f FOOOF是一种快速，有效且具有生理信息的工具，可以对神经功率谱进行参数化。 概述 功率谱模型将功率谱模型视为两个不同功能过程的组合： 非周期性分量，反映1 / f样特征，具有 可变数量的周期性分量（假定振荡），因为峰值上升到非周期性分量之上 这种模型驱动的方法可用于测量电生理数据（包括EEG，MEG，ECoG和LFP数据）的周期性和非周期性特性。 拟合模型以测量推定振荡的好处是，功率谱中的峰值可以根据其特定的中心频率，功率和带宽进行表征，而无需预先定义特定的目标频段并控制非周期性分量。 该模型还返回信号非周期性成分的量度，从而可以测量和比较对象内部和对象之间信号的1 / f类成分。 文献资料 可在上找到文档。 本文档包括： ：带有激励性的示例，说明了为什么我们建议对神经功率谱进行参数化 ：提供有关该模型以及如何应用该模型的分步指南 ：演示示例分析和用例以及其他功能 ：列出并描述了模块中所有可用的代码和功能 ：回答频率询问的问题 ：定义模块中使用的所有关键术语 ：包含有关如何参考和报告使用该模块的信息 依存关系 FOOOF用Py

matlab分时代码topopt99 C / C ++中的一个简单易破解的topopt代码 该代码直接来自于出色的入门论文： 用MATLAB编写的99行拓扑优化代码结构和多学科优化21（2），2001，pp.120-127 由Ole Sigmund撰写。 很久以前，我在C / C ++中重新实现了它。 我认为出于教育目的共享它是有意义的，因为我发现它作为拓扑优化的起点非常有用，并且可以直观了解拓扑的实际工作方式。 此更新版本使用LibSL-small和Eigen。 是的，它需要超过99行C / C ++ ;-) 如何 克隆回购 克隆子模块（git子模块init； git子模块更新） 用CMake编译 运行时，每次迭代时，结构的tga图像都会输出到当前目录中

matlab导入excel代码utl_how_to_stream_stacked_multiple_json_files_into_sas_dataset 如何将堆叠的多个json文件流式传输到sas数据集中。 关键字：sas sql join合并大数据分析宏oracle teradata mysql sas社区stackoverflow statistics人工智慧AI Python R Java Javascript WPS Matlab SPSS Scala Perl CC＃Excel MS Access JSON图形映射NLP自然语言处理机器学习igraph DOSUBL DOW循环stackoverflow SAS社区。 How to stream stacked multiple json files into sas dataset github (Do not use the readme.md to copy and paste use the .sas file) https://tinyurl.com/y923phgr https://github.com/rog

matlab最简单的代码 HandwrittenNumeralRecognition_ANN_CUDA Handwritten numeral recognition project using BP ANN with CPU & GPU (CUDA). 公告板 matlab下面的数据文件我导成字符型文件了50M左右4个文件，存在46/Tmp/CUDA_ANN_DATA下，要用先同步一下。 第一次文件X.dat文件出问题了，中间貌似有错数据。我这边又生成了，晚上过去传46。 正确文件生成方法如下： f=fopen('X2.dat','w'); for i = 1:5000 for j= 1:400 fprintf(f,'%f ',X(i,j)); end end map函数加了索引参数。用法如下： Matrix _X2(new float[X.row*(1 + X.col)], X.row, X.col + 1); Matrix X2 = _X2.map([&](float, int row, int col){ return col>0 ?

matlab改变代码颜色6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建了两

leetcode题库 description 数据结构和算法基础知识学习和总结。 Introduction 此项目是自己在准备找工作的时候，借助leetcode上的题目，对数据结构和算法的基础内容复习总结的。 基于Gitbook所写，代码实现使用C++语言。并且整个文档可以在上下载，文档中代码都是在Leetcode上经过测试并且顺利Accepted。Github上还上传了所有的代码，项目见。 常用的数据结构总结如下（个人总结，如有不对之处请指教）： 数据结构是工具，算法是通过合适的工具解决特定问题的方法。也就是说，学习算法之前，最起码得了解那些常用的数据结构，了解它们的特性和缺陷。 注：第一部分C++基础部分的代码都在VC16.0(VS2019)或GCC(Clion2020)上测试过。有代码示例的地方，如果没有说明具体的平台，说明在两个平台上的支持是一样的，不一样的地方都会有说明。 推荐的刷题顺序：二叉树—>线性表—>排序算法—>死磕二叉树—>动态规划—>滑动窗口—>回溯法—>其他类型（顺序随意）。一定要先刷二叉树，先刷二叉树，先刷二叉树，重要的事情说三遍。。。 （说一下本人的复习情况

卫星经纬高matlab代码MAE-航天器指导 解决了涉及轨道的一系列问题 #Homework 2 Number 7用matlab或python编写一个函数，该函数在给定偏心率的情况下将均值异常转换为偏心异常和真实异常。 使用该函数，绘制偏心和真实异常与平均异常之间的关系，以表示M = 0和M =π之间的平均异常。 这两个功能都应在同一图上显示（清楚地指出哪个是哪个）。 您可以自由使用任何偏心率，e≥0.1。 ＃家庭作业3问题5编写[matlab或python]代码，其中包含（a，e，i，Ω，ω，τ），中心物体（例如行星）的μ= Gm，以及一个时间范围，例如t0到t1，并生成车辆轨迹。 将其应用于问题2中的车辆。在同一天取t0 =τ，t1 = 9AM PST。 绘制随时间变化的焦点位置的三个分量〜rperi（t）（即rperi1（t），rperi2（t）和rperi3（t）），最好在同一张图上。 还绘制PCI位置的三个分量〜rP CI（t）（即，rP CI1（t），rP CI2（t）和rP CI3（t）），作为时间的函数，最好全部绘制在同一张图上。 最后，以三个维度绘制PCI轨迹，即以三

预算matlab代码人海马沿其纵轴的自动分割。 创建该代码是为了自动分割MRI海马T1-w图像。 通过手动或使用社区中可用的工具（例如Freesurfer（已测试）或FSL）从大脑分割海马图像。 我们正在升级代码，如果有快速要求，请通过以下方式与我联系： 加里科兹·莱尔玛·乌萨比加加（Garikoitz Lerma-Usabiaga）： 尽管该工具开发的主要重点是海马，但它可以应用于任何C形细长结构，例如call体。 该代码已用于生成以下论文中的所有数据（如果使用此工具，请引用为）： G. Lerma-Usabiaga，Iglesias，JE，Insausti，R.，Greve，D。和Paz-Alonso。 下午（2016）。 人海马沿其纵轴的自动分割。 人脑映射。 要求和安装： git克隆此存储库（或下载.zip文件）并将其添加到您的matlab路径中。 将$ FREESURFER_HOME / matlab添加到您的路径 下载geom3d（）并将其添加到您的路径。 在默认版本中，此软件要求您具有“优化工具箱”。 如果没有，您可以免费安装L-BFGS-B（），并在设置中更改选项。 如