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SlidingWindow_based

于 2019-06-26 发布

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代码说明：

说明：滑窗计算刀具磨损量，拟合刀具边界，自动计算磨损量(sliding window based tool wear calculation)

文件列表：

SlidingWindow_based\ImgProcessAll.py, 14931 , 2019-03-22
SlidingWindow_based\__pycache__, 0 , 2019-03-22
SlidingWindow_based\__pycache__\ImgProcessAll.cpython-36.pyc, 9925 , 2019-03-22
SlidingWindow_based\test.py, 144 , 2019-03-22
SlidingWindow_based\wear_1_ROI.py, 2699 , 2019-04-18
SlidingWindow_based\wear_2_SlidingWindow.py, 4401 , 2019-04-18
SlidingWindow_based\wear_3_RegionGrowth.py, 10972 , 2019-05-16
SlidingWindow_based, 0 , 2019-03-22

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计算一个已归一化到单位区域的双峰值高斯函数(Calculation of a normalized unit area to the two-peak Gaussian function)

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read_nc
本代码用于实现.nc文件的IDL代码打开，并且可以实现，根据经纬度找到相应的像元值(This code is used to implement. Nc file IDL code open, and can be implemented, according to the longitude and latitude as yuan values can be found)

2015-04-05 20:43:54下载

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Flow
此程为目标检测算法程序，采用经典的光流算法，最后可以的到一个运动光流图。(This process procedures for the target detection algorithm, using the classical optical flow algorithm, and finally to a movement to the optical flow diagram.)

2010-09-25 16:11:17下载

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说明： ldpc码在数字水印方面的研究，可加强对ldpc码的理解(the research about ldpc applied digital watermark,it can decrease ber and improve robutness)

2009-08-04 18:56:31下载

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说明：该代码能够实现K均值聚类算法对彩色图像分割，在MATLAB下实现。(The code can achieve K means clustering algorithm to color image segmentation, in MATLAB to achieve.)

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基于图割方法的图像分割程序代码，希望对您有帮助哦！(graph cut method to segment images, it is nessary for you to have a look if you are doing image segmentation.)

2012-10-28 21:43:48下载

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computer_vision_calibr
说明：计算机视觉，CCD相机标定程序,很好用！(Computer vision, CCD camera calibration procedures, very good use!)

2008-12-07 16:07:04下载

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01-LSB-image
说明： LSB算法在图像中隐藏文本信息，实现效果良好，分享给大家(The LSB algorithm hides the text information in the image to achieve good results and share it with everyone)

2020-06-19 21:52:34下载

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用wpf实现一个简单的手滑切换图片的实例

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改进的数学形态学小目标检测，用于红外图像中的点目标检测，比传统的Top-Hat变换检测精度高(Small target detection improved mathematical morphology for point target detection in infrared images, higher detection accuracy than traditional Top-Hat transform)

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