matlab骨架提取源代码ARIA：自动根图像分析 一种分析农作物幼苗根系图像的软件 #####开发于：Ganapathysubramanian组（） 由Nigel Lee，Marcus Naik开发； GUI开发：Zaki Jubery 特征 过程分为两个步骤：图像处理和特征提取。 用户可以包括自定义图像分割脚本 在玉米和大豆根上成功测试。 大豆的全自动处理，无需用户输入即可定义根的起点 将图像转换为等效图形。 简单地以图形操作查询多个特征 提取与根角度，次生根数和根的整体形状有关的特征 允许扩展的模块化框架 基于GUI的框架，易于使用 两篇配套文件以支持该软件 依存关系 MATLAB（最低版本：2018b，带有图像处理工具箱，并行计算工具箱和MATLAB分布式计算服务器，生物信息学工具箱） 如何使用它 配置： 下载源代码后。 运行ARIA2.m函数。 图像处理（GUI）： 图像位置：选择图像文件夹的位置。 输出位置：选择保存处理过的图像的位置 需要定义起点：大豆否，玉米是 成像方法：如果选择了扫描仪，则无需选择任何分割方法 处理器数量：最多支持16个 细分方法：用户定义（默认），k

matlab骨架提取源代码通过基于拉普拉斯算子的收缩的点云骨架 （自动从code.google.com/p/skeletonization导出） 比比克斯 @inproceedings{cao_smi10, author = {Junjie Cao and Andrea Tagliasacchi and Matt Olson and Hao Zhang and Zhixun Su}, title = {Point Cloud Skeletons via Laplacian-Based Contraction}, booktitle = {Proc. of IEEE Conf. on Shape Modeling and Applications}, year = 2015} 抽象的 我们提出了一种通过基于拉普拉斯算式的收缩提取曲线骨架的算法。 我们的算法可以应用于具有边界，多边形汤和点云的曲面。 我们开发了一种收缩操作，旨在通过局部Delaunay三角剖分和拓扑稀化来处理广义离散几何数据，尤其是点云。 我们的方法对噪声具有鲁棒性，并且可以处理少量的丢失数据，从而允许对点云进行基于骨架的

1.图像骨架提取，实际上就是提取目标在图像上的中心像素轮廓。 2.附图片+程序+算法 3.vs2019+opencv4.5

3.提取骨架矩阵 提取骨架矩阵，是通过对可达矩阵M（L）的缩约和检出，建立起M（L）的最小实现矩阵，即骨架矩阵A’。这里的骨架矩阵，也即为M的最小实现多级递阶结构矩阵。对经过区域和级位划分后的可达矩阵M（L）的缩检共分三步，即： 第一步:去强连关系,检查各层次中的强连接要素，建立可达矩阵M（L）的缩减矩阵M’（L） 如对原例M（L）中的强连接要素集合{S4，S6}作缩减处理（把S4作为代表要素，去掉S6）后的新的矩阵为： 5 4 3 1 2 7 5 4 3 1 2 7 M’（L）= L1 L2 L3 L1 L2 L3 0 0

kinect骨架提取到opencv窗口显示

对图像的细化原理进行了详细的描述，以文字加图片的形式，让初学图像处理的学员对图像细化有一个深刻的认识。

使用时间滑动LSTM网络的3D人类行为理解 这是Ensemble TS-LSTM v1，v2和v3模型的Tensorflow实现，该论文来自论文和论文 。 您可以在或前一篇论文的。 这也是论文中的通用时间滑动LSTM（TS-LSTM）模型的Tensorflow实现。 广义的TS-LSTM网络由多个TS-LSTM模块组成，并且可以由超参数控制，例如L-STM窗口大小，时间跨度和TS-LSTM模块的运动特征偏移。 要求（Ubuntu，Matlab除外） Python 2.7.12（NTU） 0.11.0rc2（NTU） Python 3.5.2（UCLA和UWA） 1.4.1（UCLA和UWA） 脾气暴躁的 Matlab 2017a（Windows） 数据集 我们发现有关NTU RGB + D数据集中的骨架数据的一些问题。 垃圾桶骨架：有时Kinect会检测到垃圾桶骨架，即使

一种鲁棒的三维点云骨架提取方法

基于kinect的骨架提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

本代码是骨架特征提取的代码，用Matlab编写，效果还不错！