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图像处理

于 2022-02-13 发布 文件大小:1.37 MB
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代码说明:

此项目使用在图像处理时我们提取特征的特征。使用 2d 或 1 d、 音乐和此代码的结果是数字图像中的傅里叶代码

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  • 基于opencv的sift运动目标跟踪
    应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的,SIFT算法可分为两个部分:第一部分是生成SIFT特征,即SIFT特征向量提取过程;第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成:计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图,并为每个梯度方向做一个累加值,得到一个种子点,如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成,则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性,每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述,这就使得每个特征点都能够生成128个数据,进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量,其中4x4表示16个种子区域,8表示区域的8个方向。  关键技术(1)SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法,SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性,对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  (2)高速性,优化的SIFT算法可满足实时性需求。 (3)多量性,SIFT算法可以提取大量的特征点。 (4)可扩展性,SIFT算法可与其他算法相结合。 (5)独特性好、信息量丰富,匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成,第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为:假设两幅待匹配的图像分别为S、T,分别从两幅图中提取SIFT特征点。
    2023-06-24 03:30:06下载
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    Matlab 演示代码为"引导图像过滤"(视觉 2010 年)凯明 he (kahe@microsoft.com) 如果您使用、 修改我们的代码在你的工作 (无论是作为一个独立的工具或作为一个组件 任何算法),你需要适当地引用我们视觉 2010 年的论文。 此代码是为了学术目的只。不是为商业和工业活动。 本文中报告的运行时间是从 c + + 实现。这的 matlab 程序代码是 对于那些想要重新实现我们的方法的引用。
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    此代码可以帮助您检测图像中的特定模式。在这个程序中,你会发现所有关于读取和写入数据,from 和 to 文件。您将发现和使用的文件阅读和写作的语法和程序。这个结尾给出了示例文件读/写代码文档。您可能希望使用此或执行您自己的代码。你需要进行 2 的测试运行。模式可以找到几乎无处不在。例如,在处理的同时图像文件,来检测任何特定的模式,在原始图像中嵌入原始将首先转换为等效的灰度组成或者 0 或 1 表示。在特定的模式然后搜索对这种原始图像。
    2023-06-15 18:20:12下载
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