width*scale1);dst1_size.height=(int)(src->height*scale1);dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels);cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小//放大系数dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2);dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2);dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels);cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("原图",src);cvShowImage("缩小-IMDN开发者社群-imdn.cn">
width*scale1);dst1_size.height=(int)(src->height*scale1);dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels);cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小//放大系数dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2);dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2);dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels);cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("原图",src);cvShowImage("缩小 - IMDN开发者社群-imdn.cn">
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基于opencv线性插值缩放数字图像
于 2022-03-11 发布
文件大小:3.31 MB
0 133
基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h"
#include "cv.h"
IplImage *src=NULL;
IplImage *dst1,*dst2;
void main()
{
double scale1=0.1;
double scale2=10;
CvSize dst1_size;
CvSize dst2_size;
src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg");
//缩小系数
dst1_size.width=(int)(src->width*scale1);
dst1_size.height=(int)(src->height*scale1);
dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels);
cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小
//放大系数
dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2);
dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2);
dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels);
cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大
cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage("原图",src);
cvShowImage("缩小
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眼底图像分割
该代码基本上进行了眼底图像的分割,以便进一步检测其他特征图像处理分割将图像分成多个部分,通常用于识别数字图像中的对象或其他相关信息。
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Bat Algorithm based MRI Image Threshoding
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opencv--压缩感知的跟踪算法
应用背景一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维,然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单,但是实验结果很鲁棒,速度大概能到达40帧/秒。关键技术压缩跟踪算法:
输入:第t帧图像
1、在t-1帧跟踪到的目标位置It-1的周围(也就是满足Dγ={z|||l(z)−lt−1||
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qwerqweqweqeqweqeqweqweqw
werwerwerwerwewserfwerfsdfwrfwerfwerwerwqwreddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd
- 2022-01-28 08:44:10下载
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三帧差法检测运动目标
三帧差分算法是相邻两帧差分算法的一种改进方法,它选取连续三帧视频图像进行差分运算,消除由于运动而显露背景影响,从而提取精确的运动目标轮廓信息。该算法的基本原理是是先选取视频图像序列中连续三帧图像并分别计算相邻两帧的差分图像,然后将差分图像通过选取适当的阈值进行二值化处理,得到二值化图像,最后在每一个像素点得到的二值图像进行逻辑与运算,获取共同部分,从而获得运动目标的轮廓信息。
- 2022-02-04 04:42:37下载
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