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图象受损修复
修补是重建图像的损坏部位的过程。从2.4版本开始，OpenCV的支持修复中algorithm.The棘手的部分是获得图像修复掩模，这是一个二进制图象，其中非零像素表示的区域被inpainted。让面膜后，剩下的应该是easy.After让面膜，我们可以立即拨打inpaint（）inpaint功能。 FMM的工作原理：它是基于快速行进法。考虑图像中的一个区域的补画。从本地区的边界算法开始，去里面的区域逐渐首次填补一切的边界。它需要周围的邻居像素的小邻域被涂。该像素被替换的所有已知的像素邻域归一化加权和。选择的权重是一个重要的问题。更多的权重是给那些像素躺在附近的点，接近正常的边界以及那些趴在边界轮廓。一旦一个像素是我画的，它移动到使用快速行进方法旁边最近的像素。 FMM确保邻近的已知像素的那些像素被首先inpainted，以便它只是像一个手动启发式操作。该算法通过使用该标志，INPAINT_TELEA启用。
- 2022-05-30 19:06:51下载
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最好最易懂图像分类程序
最好最易懂图像分类程序，利用支持向量机进行简单的分类，简单易懂。并提供了一种贝氏距离的编写方法，希望对大家有所帮助。
- 2023-01-02 18:55:04下载
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利用opencv做视频
这是一个特别适合初学图像处理的人看的程序，在MFC的平台上加入了opencv，利用简短的代码实现一些非常酷炫的功能，让人形象的感觉到opencv在图像视频方面的强大之处，让你感受编程的乐趣。
- 2022-06-29 21:41:23下载
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图像浏览源码，图像缩放、图像资源管理器 初级开发源码
应用背景看照片库的小程序，照片库查看器。打开图片的速度快，界面简洁，是增强和控制您的图像的小作品。可以帮助管理您的全部图像，井井有条，节省时间。更好地控制单个像素，自动编目以及随时调整，您会惊讶于这个有趣小作品！关键技术
1.软件名称：ImageSee
2.运行环境：Windows98及其更高版本。
3.开发环境：Delphi6.0
4.主要功能说明：
（1）以缩略图方式显示某一目录下所有图片文件。
（2）支持显示.txt .html文件并能够以语法高亮方式显示.pas文件(用Html和Xml技术分别实现)。
（3）软件界面任意组合，图片预览大小任意可调。
（4）以幻灯片方式（特技效果）显示某一目录下所有图片文件。
（5）放大、缩小及全屏显示图片。
（6）设置墙纸功能。
（7）打包生成html相册。
（8）图象编辑功能，包括：调整图片的亮度、对比度、饱和度，RGB调整，转换为灰度图及柔化、锐化、浮雕、雕刻、底片、曝光等多种滤镜。
（9）支
- 2022-03-14 05:12:56下载
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基于暗通道的快速去雾算法
本代码是基于暗原色的去雾算法，复原代码和大量测试图片，测试效果很好。
- 2023-03-29 14:30:03下载
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opencv1.0--平均背景法--提取前景
应用背景平均背景法是一种学习背景场景和分割前景目标的简单方法。这种方法只能用于背景场景中不包含运动部分。而且，这种方法还要求光线保持不变，比如室内静止场景。关键技术 在视频对背景进行建模的过程中，每2帧图像之间对应像素点灰度值算出一个误差值，在背景建模时间内算出该像素点的平均值，误差平均值，然后在平均差值的基础上+-误差平均值的常数(这个系数需要手动调整)倍作为背景图像的阈值范围，所以当进行前景检测时，当相应点位置来了一个像素时，如果来的这个像素的每个通道的灰度值都在这个阈值范围内，则认为是背景用0表示，否则认为是前景用255表示。
- 2022-01-26 01:46:40下载
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HSV feature extraction
该代码基本上从输入图像中提取hsv特征。特征提取方法已被应用于图像分割和直方图生成
- 2022-03-28 19:41:36下载
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图像的手指
指纹识别技术，目前最成熟的生物特征为基础的识别技术之一，可用于识别人类在各种场合
- 2022-10-04 17:25:03下载
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ssda 算法的实现
两幅图 实现对模板图片的匹配。并会把在原图像中的位置给画出来， 使用的是ssda图像匹配的算法。 &nbs
- 2022-02-06 04:22:10下载
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基于open的手势识别
对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析，并在此基础上，设计并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块：手势图像捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像头捕获手势图像，再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像，针对这两幅图像对手势进行特征提取，最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处理以及特征提取两个模块中，加入了 OpenCV（微软开源视觉库）函数库，在运行的效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了模板库，并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本进行了识别，平均识别率为 92.80%，达到了很好的识别效果。同时，符合高识别率以及实时处理的设计准则。
- 2022-08-06 11:04:42下载
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