登录
首页 » 图像处理 » 应用opencv进行直线检测

应用opencv进行直线检测

于 2022-01-25 发布 文件大小:5.15 MB
0 93
下载积分: 2 下载次数: 1

代码说明:

资源描述应用Visio studio +opencv实现直线检测,通过读入一副图片进行二值化并实现边缘检测,最后应用霍夫变换检测直线。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • exif信息提取
    此源码采用c++语言编程,图像中的头文件包含许多重要的信息,比如焦距等,利用这个源码编译后运行可以提取很多重要的 信息,一次通过这种信息来达到自己的目的,比如运用在三维重建等方面
    2022-02-22 02:39:27下载
    积分:1
  • 双边滤波去噪方法
    此函数可实现 2-D 双边滤波使用中描述的方法:C.托马西和 R.曼杜基。适用于灰度和彩色图像双边滤波。在计算机视觉、 1998年 IEEE 国际会议论文集。
    2023-01-08 14:30:03下载
    积分:1
  • opencv 打开摄
    opencv2.4.9+VS2010打开摄像头,并且显示摄像头拍到的图像,并且将得到的图像边缘化,转化为黑白图像,只显示物体边缘特征,也可以只显示灰度图,只要把我注释掉的打开来就可以了,使用vs打开,配置好opencv的环境后,就可以直接运行了,注意是x64,还是x86的机器。
    2022-09-29 18:55:12下载
    积分:1
  • 基于块的梯度下降搜索的运动估计算法
    基于块的梯度下降搜索算法块运动估计在视频编码 
    2022-01-26 00:02:23下载
    积分:1
  • ksvd工具箱
    经典ksvd工具箱,用于压缩感知中信号的重构,利用OMP算法求稀疏稀疏矩阵,然后通过迭代方式运用奇异值分解逐列更新
    2022-05-28 12:59:21下载
    积分:1
  • k_means 聚类算法
    k均值聚类,可以应用到图像的分割或者是图像的聚类。K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。
    2023-05-21 05:40:03下载
    积分:1
  • 匹配使用的局部对称性特征
    我们目前的建筑场景,基于检测和代表当地对称性图像中提取局部特征的新技术。这些新功能的动机是当地的对称性,在不同尺度下的很多城市的形象,一个基本特征,也可能更具有不变性大外观变化比低级别功能如 SIFT 的事实。因此,我们将这些功能应用问题的挑战性成对的城市场景的照片。我们的特点基于本地双边和旋转对称性计算使用局部图像操作的简单的措施。这些措施用为特征检测和计算描述符。我们证明我们对具有挑战性的新数据集包含图像对参展的照明、 年龄和渲染风格的戏剧性变化范围的方法,表明我们的功能可以提高这一艰巨任务的匹配性能。
    2022-04-24 00:22:59下载
    积分:1
  • 人脸检测与 emgu 的简历
    在 C# 中使用 Emgu CV (OpenCV.NET 中) 摄像头人脸检测它是如何执行你的相机用的人脸检测 / 网络摄像头。那麼会看到您的应用程序可以从捕获的图像的脸的检测。好奇吗?Let 的看一看如何做到这一点。这需要遵循本教程:Microsoft Visual Studio 2010。或者如果你从不没有之一,您可以使用 2008 年版Emgu CV (OpenCV.NET 中)。您可以下载此链接: http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page 中的最新版本并按照安装说明C# 编程的基本知识你应该做的第一件事安装 Emgu 的简历。安装路径应该像 C:Emguemgucv-windows-x 86 2.2.1.1150。你可以看到 insideC:Emguemgucv-windows-x 86 2.2.1.1150bin 一些 Dll 和示例程序现在,看到的人脸检测的代码
    2022-02-13 07:56:40下载
    积分:1
  • 大脑癌症检测
    大脑癌症检测 过滤 聚类分析 组织的领域
    2022-11-11 19:40:03下载
    积分:1
  • 变权重MRMRF分割的MATLAB实现
    1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解,设定EM算法迭代的停止条件,按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1,根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类,获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数,采用运算速度较快的迭代条件模式(ICM)通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则,迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上,作为这个尺度的初始分割。重复5,直到获取最细尺度上的分割结果。
    2022-04-19 10:18:53下载
    积分:1
  • 696518资源总数
  • 106242会员总数
  • 10今日下载