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新建文件夹

于 2019-07-01 发布
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代码说明:

说明:  文件说明: a1:将二进制文件转为Matalb数据 并批量保存为mat格式 a2:mat数据批量转为图片(RGB三通道) a3:RGB图片批量转灰度图、批量改变图片大小 a4:动图制作 a5:用训练好的网络对图像语义分割(Document description: A1: Convert binary files to Matalb data and save them in batch as mat format A2: mat data batch to picture (RGB three channel) A3:RGB Picture Batch Grayscale, Batch Change Picture Size A4: Motion Mapping A5: Segmentation of image semantics using trained networks)

文件列表:

新建文件夹\a1.m, 561 , 2019-07-01
新建文件夹\a2.m, 952 , 2019-07-01
新建文件夹\a3.m, 696 , 2019-07-01
新建文件夹\a4.m, 1340 , 2019-07-01
新建文件夹\a5.m, 1833 , 2019-07-01
新建文件夹, 0 , 2019-07-01

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    2017-09-28 08:40:47下载
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  • Matlab-interface-application
    红外焦平面探测器输出图像信噪比计算和分析(Infrared focal plane image detector output signal to noise ratio calculation and analysis)
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  • multigrid
    这是一个多重网格的程序,可以对偏微分方程进行计算!(This is a multi-grid procedure, partial differential equations can be calculated!)
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    下面是基于小波图像去噪的MATLAB源程序,希望对大家有用! (Below are images based on wavelet denoising MATLAB source, a member of the useful!)
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    区域生长法获取图像边界 必须有种子 可以有很多方法 这里直接鼠标点击(Region growing method to obtain the image the border must have a lot of methods of seed can have a direct mouse click here)
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  • chepaidingwei
    使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()
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  • SRCNN
    基于深度学习的图像超分辨率算法。 参考论文 Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution (ECCV 2014) (Super resolution based on deep learning Refer to Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution (ECCV 2014))
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