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影像处理软件
应用背景ossimPlanet is an accurate 3D global geo-spatial viewer that is build on top of
the OSSIM, OpenSceneGraph, and Trolltech QT open source software libraries.
It provides native geo-spatial access to a wide range of commercial
and government data formats with high the high performance visualization
and collaboration capabilities. ossimPlanet is one of the key components of
the Large Data Joint Capabilities and Technology Development project. This
document describes the installation and use of ossimPlanet.关键技术ossimPlanet provides accurate 3D global visualization and collaboration. Instances of ossimPlanet
can be synchronized for distributed collaboration. Native file access, on the fly elevation tree topography,
and online access to OGC WMS and Worldwind sites is provided.
- 2022-04-01 23:32:08下载
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基于 opencv 的彩色滤光片
此代码提供基于 opencv 249 和 visual studio 2010 rgb 滤波器。按 r 键筛选红色,g 到筛选器绿色和 b 来筛选蓝色。
- 2022-02-04 10:30:01下载
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运动检测
这是一个涉及卡尔曼滤波用于跟踪在给定的视频帧上的 morving 对象的应用程序.,......
- 2022-01-26 03:15:54下载
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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
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高容量的数据使用LSB位替换隐藏方案
很多
- 2023-02-03 09:20:04下载
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使用 matlab 的迷宫解决方案
迷宫规划求解使用 matlab.only 中的图像处理提供输入的图像文件,您将得到以下输出
- 2023-01-13 06:50:04下载
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交通灯检测
本代码是关于交通灯的检测与识别,可以检测并识别红色交通灯,通过把RGB图像转换成HSV图像,分割出红色信号灯,然后根据圆形度去除过大或过小的干扰区域,最后在原图像上显示检测出的红色交通灯。本代码同样可以检测和识别绿色以及黄色交通灯,只需修改HSV图像的取值范围。
- 2022-05-06 06:17:39下载
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visual c++数字图像处理实例
资源描述
本代码包含图像处理的基本操作:hough/walsh变换、对比度拉伸、二值化变化、反色、方块编码、傅里叶变化、高斯平滑、灰度均衡、均值滤波、拉普拉斯检测、离散余弦变化、亮度增减、逆滤波处理、取对数/指数、梯度锐化、、、、、、
- 2022-02-24 19:53:26下载
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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
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模板匹配和投影法图像识别
模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样,大致过程是这样的:通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。
假设我们有一张100x100的输入图像,有一张10x10的模板图像,查找的过程是这样的:
(1)从输入图像的左上角(0,0)开始,切割一块(0,0)
- 2022-08-22 16:17:25下载
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