Dies ist die Windows-App namens MCCCS, deren neueste Version als MCCCS_1_0_0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens MCCCS mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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MCCCS
BESCHREIBUNG
Hier präsentieren wir ein bildbasiertes Multi Channel Classification and Clustering System (MCCCS). Es ist ein verallgemeinertes, skriptbasiertes Klassifizierungssystem zur Verarbeitung verschiedener Arten von Bilddaten. Durch den modularen Aufbau können einzelne Verarbeitungskomponenten einfach angepasst, erweitert oder durch eigene Erweiterungen ausgetauscht werden. Installationsanweisungen finden Sie auf der Projekt-Website.
Eigenschaften
- Bildsegmentierung
- Bildklassifizierung
- Bildanalyse mit Machine-Learning-Ansätzen
- 8/16/32-Bit-Unterstützung
- Unterstützung von hyperspektralen Bildformaten (BSQ, TIFF-Stacks)
Publikum
Wissenschaftsforschung
Benutzeroberfläche
Befehlszeile
Programmiersprache
Unix-Shell
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/mcccs/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.