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行人检测

于 2019-11-09 发布
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代码说明：

说明：  基于MATLAB的行人检测。直接运行imhogtrace主程序，即可得到运行结果。针对不同的图像，需要调整参数，我放的这张图，虽然效果不好，但是可以提供参考意义(Pedestrian detection based on MATLAB. Run the main program of imhogtrace directly to get the running result. For different images, parameters need to be adjusted. Although the effect of this picture I put is not good, it can provide reference significance)

文件列表：

可以用的行人检测, 0 , 2018-03-09
可以用的行人检测\HOG.m, 9572 , 2011-05-11
可以用的行人检测\SVM_Toolbox, 0 , 2018-03-09
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\SVM的工具箱简介.doc, 176640 , 2009-11-08
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00, 0 , 2018-03-09
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\Contents.m, 2905 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\LinearSVC.m, 1978 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\Normalize.m, 234 , 2001-12-06
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\PolySVC.m, 2880 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\RbfSVC.m, 2431 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\SVMClass.m, 5967 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\SVMPlot.m, 4067 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\SVMPlot2.m, 5845 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\SVMTest.m, 7212 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\SVMTrain.m, 5415 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\Scale.m, 504 , 2002-01-28
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\cmap.mat, 1728 , 1997-08-13
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo, 0 , 2018-03-09
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\DemoData_class.mat, 144664 , 2000-06-22
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\DemoData_test.mat, 144656 , 2000-02-23
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\DemoData_train.mat, 432016 , 2000-02-23
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\SVMClassifier.mat, 38496 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\c_clademo.m, 1907 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\c_lindemo.m, 2892 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\c_poldemo.m, 3369 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\c_rbfdemo.m, 3248 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\c_svcdemo.m, 749 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\one_rbfdemo.m, 3382 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\osusvmdemo.m, 612 , 2000-10-10
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\u_clademo.m, 1910 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\u_lindemo.m, 2894 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\u_poldemo.m, 3369 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\u_rbfdemo.m, 3250 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demo\u_svcdemo.m, 750 , 2000-10-10
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\demos.m, 587 , 2002-01-03
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMClass.dll, 61440 , 2002-04-12
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMClass.m, 5181 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMClass.mexglx, 166002 , 2002-04-12
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMClass.mexhp7, 127289 , 2002-03-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMClass.mexsol, 232932 , 2002-03-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMTrain.dll, 73728 , 2002-04-12
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMTrain.m, 4332 , 2002-02-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMTrain.mexglx, 165010 , 2002-04-12
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMTrain.mexhp7, 127290 , 2002-03-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\mexSVMTrain.mexsol, 231836 , 2002-03-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\one_RbfSVC.m, 2557 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\u_LinearSVC.m, 2014 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\u_PolySVC.m, 2942 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\osu_svm3.00\u_RbfSVC.m, 2484 , 2002-02-25
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm, 0 , 2016-03-13
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm, 0 , 2018-03-09
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Contents.m, 1105 , 1998-08-07
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples, 0 , 2016-03-13
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Classification, 0 , 2018-03-09
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Classification\iris1v23.mat, 2696 , 1997-09-28
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Classification\iris2v13.mat, 2696 , 1997-09-28
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Classification\iris3v12.mat, 2696 , 1997-09-28
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Classification\linsep.mat, 672 , 1997-11-06
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Classification\nlinsep.mat, 712 , 1997-11-06
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Regression, 0 , 2018-03-09
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Regression\example.mat, 744 , 1997-11-07
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Regression\sinc.mat, 1056 , 1997-08-20
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Examples\Regression\titanium.mat, 1096 , 1997-09-27
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Optimiser, 0 , 2018-03-09
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Optimiser\Makefile, 27 , 2001-10-11
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Optimiser\pr_loqo.c, 16731 , 2001-10-11
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Optimiser\pr_loqo.h, 2388 , 2001-10-11
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Optimiser\qp.c, 7245 , 2001-10-11
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\Optimiser\qp.dll, 49152 , 2001-10-26
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\README, 2642 , 2001-10-12
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\binomial.m, 371 , 1997-09-19
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\centrefig.m, 144 , 1998-05-01
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\cmap.mat, 1728 , 1997-08-13
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\newsvm.zip, 76534 , 2001-10-26
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\nobias.m, 457 , 1998-08-06
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\qp.dll, 49152 , 2001-10-26
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\softmargin.m, 312 , 1998-04-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svc.m, 2687 , 1998-08-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svcerror.m, 837 , 1998-08-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svcinfo.m, 1228 , 1998-03-10
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svcoutput.m, 973 , 1998-04-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svcplot.m, 3109 , 2001-10-12
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svdatanorm.m, 1299 , 1998-06-23
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svkernel.m, 2608 , 2001-10-11
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svr.m, 3982 , 1998-08-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svrerror.m, 1203 , 1998-08-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svroutput.m, 711 , 1998-04-15
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svrplot.m, 1823 , 1998-02-13
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\svtol.m, 401 , 1998-08-21
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\uiclass.m, 5386 , 1997-11-18
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\uiclass.mat, 12592 , 1997-11-18
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\uiregress.m, 5627 , 1997-09-27
可以用的行人检测\SVM_Toolbox\svm\svm\uiregress.mat, 11640 , 1998-10-12
可以用的行人检测\TSVM.m, 803 , 2013-01-17
可以用的行人检测\Track_People.m, 410 , 2016-03-10
可以用的行人检测\alpha.mat, 1758 , 2016-03-10
可以用的行人检测\bias.mat, 173 , 2016-03-10
可以用的行人检测\imhogtrace.m, 3849 , 2016-03-13
可以用的行人检测\myplot.m, 289 , 2016-03-10
可以用的行人检测\narrowarray.mat, 210 , 2018-04-04

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  • 图像识别TimeDomainLocation
    说明：  用2种方法，对text.png图像中的字母‘a’进行定位，给出定位结果以及位置坐标。(Two methods were used to locate the letter 'a' in the image of text. PNG, and the location result and position coordinates were given.)
    2020-07-16 09:18:49下载
    积分：1
  • SUSANDEYUANDAIMA
    说明：  SUSAN得源代码 希望对你有用 SUSAN得源代码(SUSAN source code in hopes SUSAN useful to you in source code)
    2021-04-21 22:48:49下载
    积分：1
  • Point Cloud Mosaic Using PCL
    PCL是一个类似于OpenCV的开源库，提供了很多三维点云的处理功能，其中就包括点云拼接。在三维扫描项目中，需要利用点云拼接方法将多次扫描得到的点云数据拼合成一个整体。在本例中，用一幅包含人脸的深度图像去匹配之前获得的人脸模板，这将使我们能够确定人脸在场景中的位置和方向。(PCL is an open source library similar to OpenCV, which provides a lot of processing functions for three-dimensional point clouds, including point cloud mosaic. In the three-dimensional scanning project, it is necessary to use point cloud mosaic method to combine the point cloud data obtained from multiple scans into a whole. In this example, a depth image containing face is used to match the face template obtained before, which will enable us to determine the position and direction of the face in the scene.)
    2019-02-19 09:35:56下载
    积分：1
  • scikit-image-master
    scikit-image: Image processing in Python：Python编写的图像处理程序，可直接调用，是学习python图像处理的很好参考。(scikit-image: Image processing in Python：Image processing program written in Python, can be called directly, is to learn Python a good reference to the image processing.)
    2015-04-18 13:10:51下载
    积分：1
  • 封装好的一个显示BMP JPG GIF WMF图形的类
    封装好的一个显示BMP,JPG,GIF,WMF图形的类(Packaging, a good show BMP, JPG, GIF, WMF graphics category)
    2005-06-09 09:51:05下载
    积分：1
  • 实验五_（源程序2）
    说明：  掌握OpenGL中的矩阵变换、模型视图变换及投影变换。(The perspective projection, main view, overhead view and side view of the space tetrahedron shown in Figure 7-41 of the textbook P228 are displayed in four viewing areas using the multi-view area in OpenGL.)
    2019-06-09 22:48:07下载
    积分：1
  • log
    bmp图像边缘检测，vc界面，很好用，适合初学者学习(bmp image edge detection, vc interface, useful for beginners to learn)
    2008-07-09 13:23:35下载
    积分：1
  • ErythrocyteRecognizeSys
    说明：  该程序用Delphi7.0实现，中文名称：血液红细胞识别与统计系统，可以识别一幅图片中的血红细胞并统计出个数，准确率达到90％以上，该程序包含了用Object Pascal语言处理图像的一些基本常用技巧，值得一看(Delphi7.0 realize with the program, Chinese name: blood red blood cell identification and statistical systems to identify a picture of the red blood cells and a number of statistical accuracy rate over 90, the program includes the use of Object Pascal language processing images some basic common skills, worth a visit)
    2020-12-16 06:39:13下载
    积分：1
  • OutputWord
    实现热键截图的功能，把截到的图片保存到制定的文件夹中，然后把图片输出到报表中，形成报表！(Achieve hotkey screenshot function, the cut-off to save the picture to develop a folder, and then the picture output in the report, the formation of statements!)
    2013-10-18 18:10:43下载
    积分：1
  • BM3D
    自己实现的BM3D图像去噪算法。它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。(Image Denosing by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering.)
    2021-04-01 16:29:08下载
    积分：1
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