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光学字符识别
这是对于在所撰写用matlab光学字符识别。这代码的一个例子。光学字符识别（OCR）的目标是光学图案分类（通常含有在数字图像）相对应的字母数字或其他字符。 OCR的过程包括几个步骤，包括分割，特征提取和分类。每这些步骤本身就是一个场，并简要介绍了这里的Matlab的背景下实现OCR的。
- 2022-05-22 05:04:13下载
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基于纹理的背景建模
本源码是基于《A texture-based method for modeling the background and detecting moving objects》一文实现的，该方法是基于图像中各个像素点的建模方法，提取的纹理特征的方法为LBP直方图，每个像素点的背景模型中包含K（一般为3或5）个LBP直方图，在后续处理中每来一帧时先进行前景检测，然后更新背景模型，如果当前像素点的LBP直方图和其背景模型中的任何一个直方图都不匹配时，就把权值最小的那个直方图替换成该像素点当前的直方图，并且设置其权值为一个很小的值，如果当前像素点的LBP直方图与其背景模型中的某一个最匹配时，就更新那个最匹配的直方图，并且更新其权值，背景模型中的其他直方图只更新权值。更新完之后进行权值归一化，根据权值大小进行排序。
- 2022-01-26 17:26:01下载
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图像的自适应魏纳滤波
图像的自适应魏纳滤波, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。
- 2022-03-25 20:15:38下载
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同态滤波器C++代码实现
资源描述
同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。
一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成，即
f(x,y)=i(x,y).r(x,y)
i(x,y)为照明分量（入射分量），是入射到景物上的光强度；
r(x,y)为反射分量，是受到景物反射的光强度。
具体步骤如下：
（1）先对上式的两边同时取对数，即
Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y)
(2)将上式两边取傅立叶变换，得
F(u,v)=I(u,v)+R(u,v)
(3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v)，可得到
H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v)
（4）逆傅立叶变换到空间域得
Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y)
可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。
（5）再将上式两边取指数，得
g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)|
这里，称作同态滤波函数，它可以分别作用于照度分量和反射分量上。
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- 2022-10-12 22:10:03下载
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Matlab与Opencv生成棋盘格图像代码
资源描述Matlab与Opencv生成棋盘格图像代码，绝对值得你拥有，赶快下载。
- 2022-05-26 01:02:30下载
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特征提取和匹配
应用背景图像的特征提取和特征匹配，用sift算法，SIFT特征检测算法 ，检测的特征点具有平移、旋转、尺度变化不变性，实验效果较好。-The SIFT feature detect algorithm.The feature is scale- and rotation-invariant.The algorithm performs well in experiments.关键技术sift提取特征，然后进行匹配。基于SIFT的图像配准程序 SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力-Hot and difficult of the current research areas of domestic and foreign feature point matching based the SIFT image registration program SIFT feature matching algorithm is its ability to match between the two images, can handle translation, rotation, affine transformation case match problem, even in some degree images taken at any angle with more stable feature matching ability
- 2022-01-30 17:14:32下载
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opencv1.0--Boosting(包含boosting和RF和MLP算法)
应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试
2.指定文件保存路径，如：char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml";
3.选用训练的方法，如method = 1;
4.这步需要使用模型的时候再指定，训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定，如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";
- 2023-06-29 12:10:04下载
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FIR数字滤波器
加深理解FIR数字滤波器的时域特性和频率特性，掌握FIR数字滤波器的设计原理与设计方法，以及FIR数字滤波器的应用。
- 2022-03-07 11:06:40下载
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diversification
- 2022-08-13 22:04:48下载
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人脸检测
通过opencv对图像进行二值化、滤波等操作，检测人脸！
- 2022-06-01 15:59:43下载
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