文件交换
图像分类的预训练AlexNet网络模型
从符合UVC标准的摄像头获取图像和视频。
易于使用的、基于GUI的工具，用于分析、验证、后处理、可视化和模拟（micro）PIV数据。
文件在人脸识别主要演示用MATLAB研讨会。
下载代码和看视频系列，了解和实施深度学习技术
使用MATLAB®一个简单的摄像头和一个深层神经网络来识别周围的物体。
使用模板匹配从车牌图像中提取字符。
它检测到左眼，右眼，嘴和北欧面孔。
在Android设备上运行模型
这是SIFT特征提取
这是一个简单的卷积神经网络-a深度学习工具的使用代码。
人脸识别的主成分分析
对于网上的计算机视觉训练的全部文件为学生的竞争团队
演示现场采集，检测，培训和识别面孔！
该项目为卷积神经网络的实现提供了matlab类。
在2013年1月29日举行的计算机视觉研讨会使用MATLAB代码。
使用不同的线路编码信号编码：曼彻斯特，单极和极RZ，NRZ单极
在苹果iOS设备上运行模型。
使用Hessian特征值等在2D / 3D图像的结构船只/脊的增强
演示脸，年龄和情绪检测（全部采用深度学习），并利用进口来自Caffe车型在MATLAB的能力。
各种ICP（迭代最近点）的实现功能。
基于Xilinx-Zynq硬件的视觉系统设计与原型
这个程序段并提取从图像对象。
日语的MATLAB图像处理及计算机视觉评价工具
OCR的目的是对应于字母数字或其他字符光学图案进行分类。
MPEG编码中用于运动估计的各种块匹配算法综述。
将二维高斯函数拟合到模拟数据。
三维散乱点的曲面
用于检测圆的Hough变换函数，经过优化以允许在半径上搜索。
一种简单的指纹匹配方法
使用大型点云的各种工具
对于Windows传感器采集的视频和图片来自Kinect的。
从实时视频中检测和跟踪多个人脸。
与“图像处理和计算机视觉与MATLAB”研讨会请跟随
使用图像相关方法检测车辆编号。
它采用牌照的图像，并给出了数作为输出
这个程序只是跟踪所有的红色物体，并提请他们周围的边框。
两个2D / 3D图像或corrsp的B样条配准。点，仿射与平滑b样条网格。
代码计算并显示Harris特征点。
代码文件MATLAB和Simulink机器人竞技场 金宝app- 深度学习的目标检测视频系列
在目标图像中查找模板图像
这个例子基本上是演示如何注册一个新的面貌，新的标签面，特征提取和实时识别面部。
用于MATLAB和Simulink机器人竞技场的文件：使用地金宝app面真相进行目标检测视频
MatConvNet：细胞神经网络的MATLAB
在乐高MINDSTORMS EV3上获取传感器数据和控制输出
通过在HSV色彩空间进行阈值检测图像的颜色的区域。
使用特征脸系统人脸识别
演示中使用的“物体识别：深度学习和机器学习计算机视觉”研讨会
将人脸投影到特征人脸进行人脸检测
为Zynq-7000 SoC的ARM部分生成代码。
3DOF正运动学仿真ArmRobot（与GUI）模式MeArm使用Denavit-Hartenberg公约
Cootes 2D / 3D主动形状和外观模型自动图像对象分割和识别
POLYGEOM计算面积，质心位置，惯性和封闭多边形的周长面积的时刻。
人脸检测采用Gabor特征提取和神经网络
视频编码：基于机器学习的图像识别
角落检测棋盘
RANSAC算法与两幅图像的直线拟合及单应性求法
计算使用并行中轴变薄任意的二进制体积的三维骨架。
使用本地SMQT特征和分裂了雪分类的人脸检测
使用CNN网络与萃取前的特征矢量，而不是从图像本身自动导出所述特征。
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