Matlab视频动作本地化APT代码实现及安装指南

资源摘要信息:"视频图Matlab代码-APT:密集轨迹的动作本地化建议" 知识点： 1. Matlab代码应用：描述中提及的代码为Matlab编写的，旨在实现密集轨迹动作本地化，这属于计算机视觉和图像处理领域的一部分，涉及到视频分析技术。 2. Python源代码：说明中提到代码为Python源代码。Python作为一种高级编程语言，在科学计算、数据分析和人工智能领域有广泛的应用。 3. 第三方库安装要求：代码的运行需要安装特定的第三方库，比如h5py（用于读写HDF5文件格式），以及赛顿（可能是一个特定的库，未在描述中详细说明），此外还提到了yael库，这是一个信号处理库，可能用于图像处理或模式识别任务。 4. Python版本要求：运行代码的Python版本要求为2.7，这是Python较早的一个版本，意味着代码可能不兼容更新的Python版本，比如Python 3.x。 5. yael库配置：描述中提到使用yael库需要进行特定的配置，如使用./configure.sh --enable-numpy配置yael，并可能需要将yael安装目录添加到PYTHONPATH环境变量中，这表明了对于代码运行环境的配置要求。 6. 弹道代码和DenseTrackStab.cpp：这部分内容可能涉及视频中物体运动轨迹的提取和处理，DenseTrackStab.cpp文件的提及表明代码中包含了C++源文件，用于实现特定功能，如轨迹的导出等。 7. Cython的提及：提到了APT软件包包含Cython，Cython是一个编程语言，可以看作是Python与C语言的结合体，它允许开发者写Python代码，并将其编译成C代码，以提高执行效率，这一点表明代码可能涉及到性能优化。 8. 软件引用建议：描述中建议使用者在认为代码有用时引用论文，这是一种学术规范，体现了代码所基于的研究成果。 9. 文件压缩包信息：资源文件列表仅给出了一个文件夹名称“apt-master”，但没有具体的文件名。这表明资源可能包含多个文件，并且这些文件被组织在一个名为“apt-master”的主文件夹中。 综上所述，这份资源摘要信息所涉及的知识点包括Matlab代码应用、Python编程、第三方库安装配置、版本控制、C++代码集成、Cython性能优化以及学术引用规范。这些内容涉及到软件开发、数据分析以及科学研究等多个IT领域的知识。