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opencv批量修改图片大小
应用背景背景主要为毕业设计，基于深度学习的车辆识别系统关键技术在深度学习中需要将大量图片转换为同样大小格式，此代码将大量图片转换为指定格式，在opencv2.4.9配置完成后即可直接使用，与上一篇内容衔接
- 2022-07-14 20:17:25下载
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dm642的视频采集与网络显示程序，内含web服务程序，直接在IE中输入地址就可以看到DM642采集的视频
dm642的视频采集与网络显示程序，内含web服务程序，直接在IE中输入地址就可以看到DM642采集的视频
- 2023-06-01 09:05:03下载
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互信息配准
应用背景基于互信息(Mutual information, I)的配准方法是利用图像本身具有的灰度统计信息来度量图像的相似度，采用一定的搜索算法得到使相似度最大的图像空间变换形式，达到配准图像的目的。两个变量的联合概率分布于完全独立的概率分布的广义距离来作为变量之间的相似性测度。由于互信息测度无需预先假设不同成像模式下图像灰度的相关性，也不需对图像进行分割和任何预处理，精度高。关键技术采用二维图像空间变换模型中的刚体变换，主要是确定浮动图像变换过程中是的互信息最大时浮动图像所旋转的角度和在x和y轴运动的位移。要求得两幅图像的互信息，则要分别求取两图像的熵和二者的联合熵，而熵的求取需要使用到图像的灰度直方图，故要先求取每幅图像的灰度直方图。这一过程中需要浮动图像在变换过程中出现的非整数坐标上的点进行灰度插值（本程序采用的是双线性插值）
- 2023-07-19 19:30:03下载
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开放式高动态范围成像
高动态范围成像（HDRI或HDR）是成像和摄影中使用的一组技术，用于再现比使用标准数字成像或摄影技术可能更大的动态亮度范围
- 2022-06-28 09:06:27下载
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opencv2.4.9--Meanshift实现分割
应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。
- 2022-02-02 20:00:51下载
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显示互联网照片
资源描述
显示互联网上的照片
调用互联网地址读取照片信息，并写入至本地。供使用者使用与参阅，VB6.0版本
- 2023-08-20 09:10:03下载
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基于图像特征的粒子滤波动态定位
动态物体处于一个已知位置信息，然后开始移动，基于相机传感器采集的信息，物体可以进行实时动态定位。该算法是基于粒子滤波的原理实现的，可以在框架基础上进行扩展。
- 2022-06-27 13:20:27下载
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鼠标右键调节BMP图片亮度对比度。
通过鼠标右键来调节图片的亮度和对比度。里面有扫描仪程序代码。调节对比度，亮度的代码很简单。来源于网站VOID CScanToDocDlg::BrightAndContrast(HBITMAP hBitmap, INT bright, INT contrast, BYTE threshold){ FLOAT cv = contrast 0 && contrast < 255) cv = 1.0f / (1.0f - cv) - 1.0f; BYTE values[256]; for (INT i = 0; i < 256; i ++) { INT v = contrast > 0? CheckValue(i + bright) : i; if (contrast >= 255) v = v >= threshold? 255 : 0; else v = CheckValue(v + (INT)((v - threshold) * cv + 0.5f)); values[i] = contrast < 0? CheckValue(v + bright) : v; } BITMAP bm; GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm ); LPARGBQuad o,p; for (UINT y = 0; y < bm.bmHeight; y ++, p+=nRowPadding, o+=nRowPadding) {
- 2022-08-12 17:12:31下载
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选择性的 K-均值
这种算法执行的 K-均值滤波在二进制图像上，同时选择唯一重要的像素为单位）。像素重要性进行二次筛选并使用膨胀和腐蚀。
- 2023-06-24 16:55:03下载
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sift特征提取
SIFT算法的特点有：
1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；
2. 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；
3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-07-07 05:13:26下载
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