数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

dtw 代码matlab 工作组 3D骨架动作识别的matlab代码 [用于基于骨架的动作识别的时空加权姿势运动特征] 作者：丁重阳和李凯（）。 我们最近基于 Raviteja Vemulapalli 的工作在 3D 动作识别方面的工作： Raviteja Vemulapalli、Felipe Arrate 和 Rama Chellappa，“通过将 3D 人体骨骼表示为谎言群中的点来进行人体动作识别”，CVPR，2014 年。 如果您要使用它，请引用它。 该代码由 Raviteja Vemulapalli 实现并由我们开发，主要用于比较一些不同的特征提取方法的性能，例如关节位置、关节角度、李群和 STWP（我们提出的，结果证明是一种更好的方法）和其他人）。 此代码已在 Matlab R2017a 中实现，并在 Linux (ubuntu) 和 Windows 7 中进行了测试。 实验设置： 跨学科 - 一半的科目用于训练，剩下的一半用于测试。 结果平均超过 10 个不同的训练和测试科目组合。 数据集 我们为所有支持的数据集提供预先计算的骨架序列： 跑步 matlab 文件“run.m

基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明(毕设项目).zip 【项目介绍】 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。 【提取训练数据】 执行Train_Model.py文件，单击‘空格键’分别提取正常姿态，跌倒姿态数据为csv文件，作为训练数据。 【KNN算法对提取数据进行分类】 执行KNN-Model.py文件，进行数据分类。 【检测姿态】 执行Mediapipe_Poe.py文件，演示结果。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

2016年最新 给水用钢骨架聚乙烯塑料复合管 标准

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。 1、骨架提取 骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。 morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。我们先来看Skeletonize（）函数。 格式为：skimage.morphology.skeletonize(image) 输入和输出都是一幅二值图像。 例1： from skimage import morphology,draw import numpy as np

coursera-机器学习-python coursera 机器学习课程练习的骨架代码，以 ipython 笔记本的形式。 你需要什么来运行这个 Python 3 麻木的 scipy matplotlib 熊猫 scikit 学习 枕头 获得这些最方便的方法是通过 Anaconda 科学 Python 发行版。 此代码是为 Python 3 编写的。如果您希望使用 Python 2，请不要害怕。 您可能需要更改一些打印语句，但仅此而已。

光传输线路与设备维护

基于OpenCV实现图像骨架提取算法，配置环境VS2019+OpenCV4.5.1

用于将骨架化图像转换为一系列线条的 Matlab 代码。 这将适用于 8 路连接的骨架化二进制图像。

时空变压器网络 介绍 该存储库包含以下论文中介绍的模型的实现： 基于骨架的动作识别的时空图卷积网络，Chiara Plizzari，Marco Cannici，Matteo Matteucci， 空间变压器logits的可视化 热图为25 x 25矩阵，其中每一行和每一列代表身体的关节。 位置（i，j）中的元素表示关节i和关节j之间的相关性，这是由于自我注意引起的。 先决条件 Python3 在所有的图书馆requirements.txt 运行方式 python3 main.py 培训：设置在/config/st_gcn/nturgbd/train.yaml ： Training ：真 测试：在/config/st_gcn/nturgbd/train.yaml设置： Training ：错误 资料产生 我们在三个数据集上进行了实验： NTU-RGB + D 60 ， NTU-RG