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LiveWireAuto
这是典型的图像分割Livewire算法的源码 结合OPENCV，配置一下就可以用了(This is a typical source image segmentation algorithm Livewire combination OPENCV, can be used to configure what)
- 2020-12-31 14:58:59下载
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sar
sar图像的基于R-D模型的几何纠正，主要是利用RD模型的数学公式进行相关的几何纠正(Geometric rectification based on RD model of SAR)
- 2020-06-28 18:40:02下载
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layerstacking_ding
IDL编程：tif图像批量layerstacking，并保留原有地图投影。使用时只需要修改输入和输出路径。(IDL programming: tif image batch layerstacking, and retain the original map projection. Only need to modify the input and output paths use.)
- 2020-12-11 20:49:16下载
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median-filtering
中值滤波，取出奇数个数据进行排序，用排序后的中值取代要处理的数据即可(median filtering.rar)
- 2013-12-05 17:24:42下载
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1235
主要是用于雷达目标跟踪中的数据融合，有很好的作用(It is mainly used for data fusion in radar target tracking.)
- 2021-04-27 03:58:44下载
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VIBE
VIBE用于视频背景建模，经典算法，C++和matlab代码都有，文件是全的。(VIBE for video background modeling, classical algorithms, C++ and matlab code has a file is complete.)
- 2020-09-20 16:27:53下载
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MyPolyStock
实现凸多边形排样，使用临界多边形NFP判断两个凸多边形是否相交,使用启发式算法提高效率(It s a good implement of convex polygon stock.)
- 2021-04-19 23:08:50下载
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gauss-noise
高斯有色噪声，有色噪声的谱估计及其在雷达中的应用(gauss noise)
- 2012-11-21 19:17:31下载
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B1-spline
图像变形处理程序，VC2013+opencv实现，利用三种差之方法扭曲变形(
Image deformation processing program, VC2013+ opencv realized the difference between using three methods distorted)
- 2014-12-09 17:53:57下载
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EDLines 快速直线检测算子
EDLines是一种快速直线检测算子，2012年在ICCV上提出，也是目前处理直线检测最快的算法之一，该算法包含三个步骤：（1）边缘提取：利用Edge Drawing (ED)算法[28,29]从灰度图像中提取边缘片段；（2）线段检测：利用最小二乘法提取直线段；（3）线段确认：遵循Helmholtz定律，从已提取的直线段中摒弃虚假线段。EDLines算法的优越性得益于Edge Drawing (ED)算法能够从灰度图像中准确、快速、稳定地提取出光滑、完整的边缘片段。Edge Drawing (ED)算法包含以下步骤：
（1）采用size=5*5,σ=1的高斯核对灰度图像进行平滑滤波，去除噪声；
（2）采用一种常用的梯度算子，如Prewitt、Sobel或Scharr等计算平滑后图像中每个像素点的梯度幅度和梯度方向；
（3）将梯度图中邻域内幅度最大的像素点标记为锚点，这些锚点成为图像边缘点(edge elements)的概率很大；
（4）将相邻的锚点连接成边缘线。从一个锚点起始，ED利用相邻像素的梯度幅度和方向在梯度为最大值的锚点之间游走。
(Edge Drawing (ED) is our recently-proposed, novel, fast edge detection algorithm. What makes ED stand out
the existing edge detectors, e.g., Canny, is the following: While the other edge detectors give out a binary
edge image as output, where the etected edge pixels are usually independent, discontinuous entities ED produces a
set of edge segments, which are clean, contiguous, i.e., connected, chains of edge pixels. Thus, while the output of
the other edge detectors requires urther processing to generate potential object boundaries, which may not even be
possible or result in inaccuracies ED not only produces perfectly connected object boundaries by default, but it also achieves this in blazing speed compared to other edge detector.)
- 2021-03-22 16:29:16下载
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