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SIFT算法
SIFT算法的代码实现，快速进行图像拼接，源码是个Demo，可以允许和测试！
- 2022-03-02 16:55:38下载
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flash 播放gif动画源码
资源描述action script 3播放gif动画源码库，能很好的解析gif动画，需要的话自己下载。。。
- 2022-01-21 04:38:57下载
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表面 Blur_Bilateral 筛选器
应用背景本程序提供相同的效果PS图象处理软件Adobe CC 2015表面模糊。它也消除了噪声，同时保持边缘。双边滤波器在图像和图像中具有重要的地位，去噪。它平滑的图像边缘保持在使用 ；对局部像素值的非线性组合方式。方法的制定和实施是简单的。然而，双边滤波器参数的设置对其滤波性能有重要影响。他们必须选择考虑用户的应用程序，因为它具有强大的边缘附近的梯度反转工件，有时它提供卡通般的图像。如果你使用这个过滤器，你不会受到这些东西。这个想法是相当类似的双边过滤器，也就是说，几乎相同。你可以编译和运行的msvc2010。关键技术表面模糊。AWA滤波器双边滤波器。无梯度反转工件没有像卡通一样的效果。
- 2022-01-26 02:31:45下载
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图像几何处理
图像几何处理，包括图像平移，放大，缩小，旋转等等。通过图像几何处理，完成最基本的图像操作。
- 2022-07-02 19:20:45下载
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基于OpenCV的人脸识别程序
基于OpenCV2.3.1的人脸识别程序。OpenCV中已经附带了人脸识别的数据库，做了部分优化。
- 2022-01-31 06:38:23下载
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基于C++和halcon的视觉检测程序
应用背景图像处理在工业自动化的应用很广，本程序就是采用商业图像处理库halcon与MFC联合编程，对一环形物体进行内径和外径的测量，将检测的结果通过三菱PLC的专有计算机链接协议与PLC进行通信，从而实现工业自动化。关键技术如何用图像处理库halcon连接工业相机，如何采集图像，如何对图像进行处理，如何让halcon与MFC联合编程。如何实现三菱PLC的计算机链接协议（类似modbus协议），如何从.ini文件中读写数据。注：此程序必须要在电脑上安装halcon10.0版本，并链接相应的库。
- 2023-02-05 00:10:04下载
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粒子滤波器视频对象跟踪
基于粒子滤波的目标跟踪。颜色直方图特征。参考资料 1。基于颜色的概率 Tracking2。基于颜色的自适应粒子 filter3。ECSE 626 项目： 基于颜色的自适应粒子 Filter4。关于在线非线性、 非高斯贝叶斯跟踪的微粒过滤器的教程
- 2022-01-25 17:28:54下载
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使用蒸汽吞吐男人编码的图像压缩
函数代码 = huffman(p)
哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。
代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格
%数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词
%对应于其概率是在相应的指数符号
%的体育
%
%检查输入的参数的合理性。
error(nargchk(1,1,nargin)) ；
如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p)
错误 ("P 必须是一个实数值向量"） ；
结束
%全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的
全局代码
CODE=cell(length(p),1) ；%Init 全球太阳能电池阵列
如果 length(p) > 1%时多个符号......
p = p/sum(p) ；%规范化输入的概率
s = reduce(p) ；%做哈夫曼源符号削减
makecode (s，[]) ；%以递归方式生成的代码
其他
代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ！
结束
%……………………………………………………………….%
函数 s = reduce(p) ；
%在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树
减少 %执行源符号减少，直到只有两个
剩余的 %符号。
s = cell(length(p),1) ；
%生成符号节点 1 2、 3，开始树...到引用
%符号的概率。
为我 = 1:length(p)
s {i} = i ；
结束
同时 numel(s) > 2
[p，我] = sort(p);%排序符号概率
p(2) = p(1) + p(2) ；%合并
- 2022-07-04 14:42:09下载
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确定要处理立体声
在此基本瓮模型中概率理论骨灰瓮包含x白和 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-08-25 03:01:48下载
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使用 YCbCr 颜色空间的人脸检测
人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。
人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。
人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测
- 2022-04-16 09:37:53下载
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