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行程编码
给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。
- 2023-03-26 05:05:03下载
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基于OPenCV的在图片中已知目标检测
应用背景在图片中查找出已知目标,例如警方破案时将视频生成一系列图片后,在这些图片中中查找嫌疑人面孔,准确定位到哪一幅图片,不必使用人力一张一张的筛选,大大减轻了工作负担,提高工作效率,该算法识别率很高关键技术
使用surf检测子检测关键点
从特征向量中提取描述子
使用FLANN在描述子向量中匹配
将好的匹配保留下来,并画出来
- 2023-05-30 03:10:04下载
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使用双边滤波器去除自然图像的雨
从自然看图像与低通滤波器和高通滤波器的帮助下删除雨的有效方法。因为它并不清楚的图像了在雨中我们可以消除图像的雨滴。通过这段代码中,我们可以获得清晰的图像。1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.申请双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度加权。7.计算双边滤波响应。8.图像分析的 K-均值聚类9.K SVD 算法的应用
- 2022-09-30 19:25:03下载
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自己的sift算法
由于sift算法提取到的特征点数量太多,而且检测到的特征点中伪特征点较多,且分布不够均匀,不能够很好地反映图像特征。此外每个特征点都有128维的特征向量,而且算法中包含经过大量的高斯卷积过程,所以算法运算量十分巨大,配准的速度慢。故考虑采用Harris算子代替近点SIFT 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
- 2022-01-24 09:19:54下载
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基于HOG + SVM的人脸识别代码(c + +)
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。本代码是基于HOG特征值的算法,在时间和准确性上都十分不错。
具体的,分类器的选择问题.ALT和ALT2效果较好,ALT _Tree检测时间略长,默认的准确性较差,所以应选用ALT或ALT2
- 2022-03-13 06:26:09下载
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人脸检测
此代码使用 Haar 级联分类器来检测脸视频饲料 (这里使用的摄像头) 中并显示在一个窗口中
代码已经过测试的配置如下:
Windows 7 专业版 (64 位)
2.4.2 OpenCV
Visual Studio 2012 终极版
- 2022-04-07 19:14:17下载
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图像分割技术
在图像处理方面的实际应用中,为了完成实际的需要,可能整个图像处理过程仅仅对一些图像目标较为关注,整个流程都是围绕着这些图像目标所进行的。按照实际需要,一副图像可以分为两部分:前景(对应于实际中要使用的图像目标)和背景(图像中非目标的其它区域)。在作物病害诊断系统中,对图像进行分割后,为了完成最后的识别过程,需要对分割后的目标图像区域的特征(颜色、形状等)进行提取和分析,因此,图像分割在整个诊断过程中是十分重要的。
- 2022-05-29 03:18:38下载
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Bag of feature
Bag of features(Bof)一种是用于图像和视频检索的算法,此算法的神奇之处,就在于对于不同角度,光照的图像,基本都能在图像库中正确检索。
- 2022-02-14 23:29:06下载
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不工作车辆代码
什么都不多在这里。我想这段代码和我有错误,所以我搜查的另一个版本,我来这里是
- 2022-12-10 16:55:03下载
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运行长度图像压缩项目
RLE 压缩图形数据是一个自然的候选人。一种数字图像包含的小圆点称为的像素为单位)。每个像素可以是任何一位,指示一个黑色或白色的圆点或几个位,指示一个几种颜色或灰色底纹。我们假设像素为单位) 都存储在数组称为位图在内存中,因此该位图图像的输入的流。像素通常排列在位图中扫描线,所以
第一个位图像素点在左上角的图像,并最后一个像素是一个在右下角。
使用 RLE 图像压缩基于观察如果我们随机选择一个像素在图像中,有一个好的机会,它的邻居会有相同的颜色。压缩机因而扫描逐行寻找运行相同颜色的像素的位图。如果位图启动,例如,17 的白色像素,紧接着 1 黑色的那个,接着由 55 的白色部分,等等,只有数字 17、 1、 55、...需要在输出流写入。
压缩机假定该位图入手白色像素。如果这不是真的,然后该位图入手零白色像素为单位),并输出流应该
- 2022-01-26 05:58:37下载
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