瑨--maomao

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机器人正逆运动学.zip - 实现机器人的正逆运动学,而且运用了两个方法来求解逆运动学
正运动学.zip - 能够实现机器人正运动学的框架,而且能够自己添加多少个自由度

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RobotFramework-DatabaseLibrary.rar - 自动化测试框架RobotFramework-DatabaseLibrary中文版 V1.0
RobotFramework.zip - RobotFramework自动化测试修炼宝典+齐涛著 它已经通过了所有的标准测试,但是还没有在生产环境中测试过。 因此,在考虑在生产中使用此版本之前,请确保在您自己的测试环境中彻底测试它。
spmcifbcaxion.rar - 6自由度机器人仿真程序,可以自由的设定坐标后进行IK变换
3RRRplatform.zip - 6自由度机器人仿真程序,可以自由的设定坐标后进行IK变换
generalJacobianMatrix.rar - 6自由度自由漂浮空间机械臂运动学建模,广义雅克比矩阵
深度学习入门:基于Python的理论与实现.pdf+代码.zip - 本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
image_processing3.zip - 图像工程作业3:基于视词袋模型的场景识别 (Scene recognition with bag of words)
PG_BOW_DEMO.zip - 图像的特征用到了Dense Sift,通过Bag of Words词袋模型进行描述,当然一般来说是用训练集的来构建词典,因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的,但是实际应用中谁知道测试的图片是啥,所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单,虽然很多人也问过我,但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了,面试中也经常问到我这个问题,不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题? 用BoW描述完图像之后,指的是将训练集以及测试集的图像都用BoW模型描述了,就可以用SVM训练分类模型进行分类了。 在这里除了用SVM的RBF核,还自己定义了一种核: histogram intersection kernel,直方图正交核。因为很多论文说这个核好,并且实验结果很显然。能从理论上证明一下么?通过自定义核也可以了解怎么使用自定义核来用SVM进行分类。
BoW_code.zip - 词袋模型,非常好的参考,有详细说明,希望顺利使用。
CCA.zip - 最完整的CCA典型相关分析程序,分析两幅图像,相似度,匹配,融合都可以使用,分析天气变量也可以使用。
similarity.rar - 本代码可以用于计算特征向量或者矩阵的相似度。
2017最新仿小米商城纯HTML模板代码.zip - 小米商城,用的很好的小米商城,用HTML语言编写的,很全面,有主页,注册,购物车,
基于视觉的自主机器人导航[M]_查特吉.rar - 基于视觉的机器人自主导航算法教程,高清扫描版本
car.rar - 基于BP神经网络的车牌识别系统,可以自动分割出车牌,分割车牌字符和数字,可以识别字符引文和数字,还有一个我结课的一个小论文。运行run.m即可
shiyan.rar - 基于神经网络的车牌识别系统。。。分割采用的是投影的方法,定位采用的是边缘检测和形态学。。。
车牌检测识别课设.rar - 通过MATLAB对车牌图像进行定位、检测、提取、识别
Car_100_5layers_English.zip - 车牌识别Python程序,使用五层的CNN网络,使用TensorFlow框架编程
chepaidingwei.rar - 很好的车牌识别代码 。具体步骤: 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
chepaishibie.rar - 只需输入车辆图片,即可实现包括车牌检测、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别的全流程图形化演示,非常形象!拥有完整matlab源代码,是学习模式识别的高贵编程参考。
AnnBP.rar - 使用bp神经网络进行字符识别的车牌识别系统

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