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  1. 距离变换voronoi图

  2. 2D Euclidean Distance Transform Algorithms: A Comparative Survey 一片英文文章,主要阐述了现有的欧氏距离变换的几种算法,并做了对比研究。本人在其中一种算法的基础上,通过改进,实现了全形态图形的加权voronoi图的生成。如有程序源码需要请联系406803725
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-04-24
    • 文件大小:993280
    • 提供者:sailingw
  1. OpenCV 中文开发文档

  2. 1、OpenCV的特点 [编辑] (1) 总体描述 OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库 其代码都经过优化,可用于实时处理图像 具有良好的可移植性 可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作 具有低级和高级的应用程序接口(API) 提供了面向Intel IPP高效多媒体函数库的接口,可针对你使用的Intel CPU优化代码,提高程序性能(译注:OpenCV 2.0版的代码已显着优化,无需IPP来提升性能,故2.0版不再提供IPP接口) [编辑] (2) 功能 图像数据操作
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-05-27
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:wdb821323209
  1. Distance transformations in digital images

  2. 作者是Borgefors,图像处理方面,文章比较经典,希望对大家有用.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-04-18
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:nomiga
  1. 模板匹配技术

  2. 更深入理解模板匹配技术,能够独立根据已知算法(相关匹配(Correlation Matching)、基于Hausdorff距离匹配方法 及考虑对场景图象距离变换(Distance Transform)的Hausdorff距离匹配方法)在MATLAB下编程实现相关的模板匹配技术,并通过结果,对比不同算法的优缺点。 1)利用①相关匹配(Correlation Matching)、②基于Hausdorff距离匹配方法 及③考虑对场景图象距离变换(Distance Transform)的Hausdor
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-02-14
    • 文件大小:76800
    • 提供者:u012863603
  1. 距离变换的资料,国外的博士的论文

  2. CSDN上的距离变换的资料很少,我上传一个,是国外的博士论文全文。很好的一篇资料。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2008-12-04
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:flying88602
  1. Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

  2. 近日,DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究,该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络(GMN),性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。 DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题,做出了两个重要贡献。 首先,研究者展示了如何训练图神经网络(GNN),使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次,研究者提出了新型图匹配网络模型(GMN),该模型以一对图作为输入,通过基于跨图注意力的新型匹配
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-05-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:pierian_d
  1. 3D-euclidean-distance-transform-3d.zip

  2. 3D-euclidean-distance-transform-3d.zip,多标签三维各向异性欧氏距离变换(mlaedt-3d)。用于密集生物医学图像分割。,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面,用于视频游戏,3D打印和VR,以及其他应用程序。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-17
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38743737
  1. 机器学习概念.pdf

  2. 介绍了机器学习中,监督学习、无监督学习、过拟合,以及采取相关的措施进行处理。6考虑下面样本特征为二维欧式空间点的两分类问题的训练集,分别用最近邻法和三近邻法给出测试样本点(1,1)的 类别 x0011122 1+ 2|+ 2 解:(1)计算距离 (x, y)Distance-(1, 1) (-1,1)Y(-1-12+(1-1)2)=2 (0,1)v(0-1)2+(1-1)^2)=1+ (02)(0-1y2+(2-1)^2)= (1,1)Y(1-1)2+(-1-1)^2)=2 (10)v(1-1)
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-26
    • 文件大小:448512
    • 提供者:qiu1440528444