阴影检测代码

资 源 简 介

此为卡内基梅隆大学Lalonde博士在ECCV 2010年发表论文的源代码，里面包含图像分割、特征提取、adboost分类等过程。使用了颜色比率、纹理、偏态等特征，并结合路面实况对阴影进行检测。该代码的特点是检测结果准确率高，但是运行时间比较长，可以为阴影检测技术提供较大参考。

详 情 说 明

在这段文字中，我们可以看到卡内基梅隆大学Lalonde博士在ECCV 2010年发表的论文中提供的源代码。这些代码涵盖了图像分割、特征提取、adboost分类等多个过程。在进行阴影检测时，使用了颜色比率、纹理、偏态等多种特征，并结合了路面实况。通过运行这些代码，我们可以得到高准确率的检测结果，但是运行时间较长。因此，这些代码对于阴影检测技术的发展具有很大的参考价值。