2D图像处理

Unity_Detection2AR 一种将对象定位合并到常规计算机视觉对象检测算法中的简单解决方案。 想法：没有太多的开源实时3D对象检测。 这是一个使用“更流行”的2D对象检测，然后使用几个特征点对其进行本地化的示例。 它使用最近发布的进行对象检测，并使用ARFoundation进行AR。 它可以在iOS和Android设备上使用。 目前支持微小的Yolo2和3。 要求 "com.unity.barracuda": "1.0.3", "com.unity.xr.arfoundation": "4.0.8", "com.unity.xr.arkit": "4.0.8", "com.unity.xr.arcore": "4.0.8" 用法 它是在Unity 2020.2.1中开发的，需要具有更新的AR包的产品就绪的梭子鱼。 梭子鱼的预览版似乎不稳定，可能无法正常工作。 在Unity

基于Intel RealSense SDK 2.0。 测试Intel RealSense D400系列设备(深度相机)，包括Intel RealSense深度相机D435i, D435, D415 可获取以下数据: (1)color image，2D彩色图像 (2)点云 xyz (3)texture image，点云纹理彩色图像，与点云xyz（或者说深度图像）是对齐的 (4)点云 xyzrgb，将2和3组合得到 (5)ir left image，左侧ir灰度图像 (6)ir right image，右侧ir灰度图像

Strabo是一个程序，可从HGT格式的数字高程图（DEM）开始生成纹理图像和3D模型，该图像由免费提供。 该程序输入一组HGT文件，并生成一个TIF或VRML文件作为输出。 它没有图形界面，可以使用命令行界面工作。 大多数ANSI C编译器都很容易编译，并且在Linux，Windows和OSX上成功使用。 该项目由Ester Cavalcanti（我的妻子）于2008年开始，在我的编码（Salvatore Sanfilippo）的帮助下，而Ester则在佛罗伦萨大学攻读建筑学。 多年来，佛罗伦萨大学的许多学生都使用此工具来制作3D模型和意大利版图的纹理。 该代码是在BSD许可下发布的。 没有计划更新代码，但是将合并合并请求。 鼓励分叉项目以改进它。 特征 2D地图和纹理世代。 带插值的UTM投影。 2D等高线映射创建。 热图样式轮廓图。 海岸线检测。 3D VRML输出

这个简单的程序使您可以将两个从不同角度拍摄的2D图像合并为一个3D图像。 它会为您调整大小。 您只需要指定要使用的女巫图像即可。 该程序支持并排和上下两种模式，并且需要3D监视器才能查看结果。 当您对结果满意时，可以使用jpeg，png，位图或tiff格式保存图像。

ct Matlab代码CT-X射线图像合成 使用Visual Studio 2012平台上的OpenCV3.0库从CT数据中提取2D图像并合成类似X射线的图像。 该程序提供两个功能：1.从3D CT数据中以任何指示的角度和位置提取2D切片图像。 2.通过将所有2D切片图像整合到相同角度但位置不同的位置，从3D CT数据中合成类似2D X射线的图像。 你如何开始 上面是教程网站，告诉您如何在Visual Studio平台上安装OpenCV库，以下是步骤： 在以下位置下载OpenCV 设置环境变量：PC->属性->高级系统设置->环境变量->路径->编辑->新建-> OpenCV bin目录 打开新项目：打开Visual Studio->文件->新项目-> Visual C ++-> Win32控制台应用程序->完成 选择配置：配置管理器->活动解决方案平台->新建->选择x86或x64平台 设置包含路径：项目->属性-> C / C ++->其他包含目录-> Opencv包含目录 添加库目录：项目->属性->链接器->常规->其他库目录-> Opencv lib目录 添加库依赖项：项目-

matlab对比实验代码多重分形 工具（C / Matlab）用于一维（时间序列）和2D（图像）信号的多重分形分析 本文的材料提供了可用于信号和图像的多重分形实验/分析的低级图像处理滤波器。 描述 代码源文件将使您能够重现参考文献中提到的一些实验，即： 使用所谓的小波对信号/图像进行多分形分析， 分形奇异指数和分形谱的计算， 信号/图像的多帧分解， 提取所谓的最奇异歧管， 所谓的色度降低的信号/图像的表征， 信号/图像的多重分形重建。 另请参阅1D（时间序列）信号的多重分形奇异性分析。 用法 要启动程序： 在Matlab ，有关完整功能列表，另请参见； 呼吁一个应用的例子； 在C ，使用Makefile从源代码生成。 关于 版本 1.0 （非活动开发） 自从 2002年 执照 （引用源代码或下面的任何参考！） 参考 Yahia H.，Turiel A.，Chrysoulakis N.，Grazzini J.，Prastacos P.，and Herlin I.（2008）：， International Journal of遥感学报，29（14）：4189-4205，doi :. Gr

给定 3D 图像，即一堆 2D 图像或电影的帧，该算法对中间图像进行插值。 插值是通过配准两个后续图像的像素和全局（在所有后续图像对之间）样条插值配准的位移场来实现的。 沿着每个像素的样条轨迹，强度也被样条插值。 如果后续图像差别不大，则该方法效果最佳。 例如，该算法可用于将具有各向异性分辨率的 3D 图像重新采样为各向同性分辨率。 如果您想将此算法用于出版物，请考虑引用： Horváth A.、Pezold S.、Weigel M.、Parmar K.、Cattin P. (2017) 医学图像的高阶切片插值。 于：Tsaftaris S.，Gooya A.，Frangi A.，Prince J.（eds）医学成像中的模拟和合成。 SASHIMI 2017。计算机科学讲义，第 10557 卷。Springer, Cham https://link.springer.com/chapt

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张量投票是基于感知原理的图像特征推断框架。 此工具为 2D 密集张量投票实现了可操纵的滤波器公式。 它是以下框架文献综述的补充材料： “通过张量投票进行感知分组：最近方法的比较调查”。 E Maggiori, HL Manterola, M del fresno。 将在 IET 计算机视觉中发表。 特别是，该工具实现了张量投票重构，与之前的工作相比，它运行得非常快。 该配方出现在： “使用可控滤波器进行张量投票的有效方法”，Franken 等人。 阿尔。 ECCV 2006。