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JPEG 压缩图片 DCT 量化 和 zigzag
jepg图像压缩。。。包含分块DCT，量化，zigzag,反zigzag,反量化，和反dct。。。。没有包含编码内容。。。此程序没有使用能满足刚好分为8*8小块的图片而是使用不规则图片。。。通过补齐黑边来实现程序的通用性。。。压缩包中包含有测试图片。。。可以对任何维度的图片使用。。。缺点是使用循环较多。。。运行速度较慢。。。
- 2023-01-31 08:40:03下载
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LBP的人脸识别算法
局部二值模式LBP（Local Binary Patterns）是一种从局部纹理定义中衍生出来的算法，所谓的纹理是图像分析中常用的鉴别特征，它所含有的信息能够表征物体表面的变化。自1996年Ojala 等人提出LBP算子以来，由于其优秀的分类特性和计算的简便性，使得其广泛的运用于图像检索、人脸分析和工业检测等领域。本资源是LBP人脸识别的实现代码。
- 2022-01-22 04:54:53下载
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h.264编解码
h.264的编解码JM8.6版本，亲测可用。在vs2005环境下，运行良好，能够正确的编解码视频，并且配置方便，对于学习264编解码的人来说，是很有作用的。由于没有进行过多的优化，编解码速度比较慢，有兴趣进行264开发的人可以自己在这个基础上进行二次开发
- 2022-03-21 10:53:44下载
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opencv车辆计数
通过opencv配置vs2012配置，实现读取视频并且进行车辆计数。用背景差分法能有效背景提取但是摄像头抖动必须控制。该代码运行前提是需要有相应背景图像进行差分。
- 2022-03-20 07:39:08下载
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An Efficient image interpolation wih increasing payload using Neighbor mean interpolation and interp
图像插值是图像处理中一个非常重要的分支。它是
- 2022-03-11 10:32:03下载
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图像基本处理
对于人脸识别，目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖，把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型，从而通过模型，让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂，随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器，它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。
人脸本身是一个随机的变量，不同的角度、不同的光线、不同的打扮，都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以，但会十分复杂，而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别，其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果，所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。
人的大脑是最好的识别工具，因此我们应该从人大脑的识别机制入手，模拟大脑的识别
- 2023-08-29 05:30:05下载
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kmeans算法
K均值图像分割，读入彩色图片，输出区域分割后的图片-K-means image segmentation, read full-color photographs, the output image after the region segmentation
- 2022-06-11 12:11:12下载
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灰度共生矩阵C++
#include "stdafx.h"
#include
#include "glcm_make.h"
#include "defautVal.h"
#include "feature_extra.h"
using namespace cv;
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
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- 2022-06-12 03:45:57下载
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肤色分割的人脸检测
采用肤色分割的人脸检测具有计算简单、检测率高的特点，并且对于人脸有旋转和倾斜的人脸图像也有较好的检测效果。但在检测时会把一些类似于人脸肤色的人体其他部位和类似于肤色的背景误检为人脸，具有较高的误检率。而且基于肤色分割的人脸检测对于光照条件等外部环境要求比较高，外部环境会直接影响其检测的效果。采用Adaboost算法的人脸检测有很好的检测效果，但该方法计算十分复杂，检测速度比较慢，对于有旋转和倾斜的人脸图像的检测率不高，而且当背景环境很复杂的时候该算法的误检率很高。因此，本代码是结合两者的优点的人脸检测
- 2023-03-21 01:35:04下载
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使用 python 文档扫描仪图像
你看，扫描使用智能手机的文件可以被分解成三个简单的步骤：第1步：检测边缘。步骤2：使用在图像中的边缘以找出轮廓（轮廓）表示一张纸被扫描。步骤3：应用一个透视变换，以获得所述文件的俯视图。线2-7手柄导入我们需要必要的Python包。我们将通过导入我上周讨论了我们four_point_transform功能启动。我们也将使用imutils模块，它包含了方便功能调整大小，旋转，裁剪和图像。你可以在我的基本的图像操作后阅读更多关于imutils。接下来，让我们从进口scikit图像的threshold_adaptive功能。该功能将帮助我们获得了“黑与白”感觉我们的扫描图像。最后，我们将使用NumPy的数值处理，argparse解析命令行参数，并CV2我们OpenCV的绑定。第10-13行手柄解析我们的命令行参数。我们只需要一台交换机的形象，--image，这是路径包含我们要扫描的文档的图像。现在，我们有路径，我们的形象，我们可以继续前进步骤1：边缘检测。第61行执行翘曲改造。事实上，所有的繁重被four_point_transform函数处理。同样，你可以阅读更多关于上周的帖子在此功能。我们将通过两个参数为four_point_transform：第一个是我们的，我们装过盘原始图像（不是大小之一），第二个参数是代表文件，乘以调整大小比例的轮廓。所以，你可能会奇怪，为什么我们乘以调整比例是多少？我们乘了调整后的比率，因为我们进行边缘检测，发现轮廓高度= 500像素的调整后的图像上。然而，我们希望将原来的图像，而不是调整大小后的图像上执行扫描，从而我们通过调整大小比率相乘的轮廓点。要获得黑白的感觉的形象，我们再采取扭曲图像，将其转换为灰度和应用自适应阈值上线65-67。
- 2022-06-01 20:19:50下载
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