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利用 matlab 的人脸识别
人脸识别是研究的关键领域之一。它有许多应用程序和使用。许多方法和算法提出了像 3D 人脸识别等。
人脸识别来下像视网膜、 虹膜、 指纹等生物特征的识别。张脸的特征被称为生物
标识符。生物特征识别不很容易伪造、 放错位置或共享访问通过生物特征识别,因此
标识符给了我们更好地保护的方式提供服务和保障。我们还可以开发很多聪明的人
应用程序可能会提供安全和身份认同,我们提出一种新型脸识别使用的方法
RobustPCA 和径向基函数网络。这些系统可
- 2022-03-23 02:58:45下载
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PCNN多种方法源代码
利用matlab来实现PCNN多种方法的图像处理,有图像分割,图像边缘提取,图像融合等方面
- 2022-06-27 16:43:27下载
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snake模型(论文+代码)
Snake模型称为动态轮廓模型(Active Contour Model)是Kass与1987年提出的,它对于在噪声和对比度不敏感,能将目标从复杂背景中分割出来,并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置,并对其定义个能量函数,是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候,提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成,内部能量控制轮廓的平滑性和连续性,外部能量由图像能量和约束能量组成,控制轮廓向着实际轮廓收敛,其中约束能量可根据具体的对象形态定义,使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来,许多学者对于经典的snake模型做了改进,提出各种改进的snake模型,其中梯度矢量流(Gradient Vector Flow,GVF)模型扩大了经典snake的外力作用范围,加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力,提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码,对学习该算法的科研人员会有帮助
- 2022-06-20 19:29:55下载
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边缘检测C语言
边缘检测是图像处理和计算机视觉 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
- 2022-03-24 17:10:47下载
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基于opencv的特征点检测、提取与匹配
调用opencv原有的特征点检测提取算法,实现将指定路径下的图片使用选择算法依次进行特征点的检测与提取,并将图像以及特征点的检测和提取信息保存至文件。实现检测算法有三种算法可选。图像匹配调用原有匹配算法,在指定目录下,读取保存图像及特征点信息的文件,一次实现图像的匹配并判断和记录匹配结果。
- 2022-03-16 20:20:15下载
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Qt 画时钟
采用带方式实现Qt时钟的实现,相机教育可以观察和实现始终的的走法,可以对Qt下角度,连线方式,圆圈的实现,坐标轴的位移,画家时间等元素的实现,好好看会有一项不到的收获,Qt clock 代码, 你值得拥有
- 2023-01-18 09:20:04下载
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直方图均衡化
直方图均衡化, 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。自己编写的程序,程序能够运行出正确的结果,希望对各位有帮助。
- 2022-12-05 10:25:03下载
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决策树C + + 实现
决策树C++实现,可用于数据分类、图像处理等,多棵决策树可组成随机森林分类器,代码中自带简单分类样例
- 2023-01-21 03:00:03下载
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最小包围矩形
matlab练习程序(最小包围矩形)又是计算几何,我感觉最近对计算几何上瘾了。当然,工作上也会用一些,不过工作上一般直接调用boost的geometry库。上次写过最小包围圆,这次是最小包围矩形,要比最小包围圆复杂些。最小包围矩形可不一定是个直立的矩形,也可能像下图一样是倾斜的。求法如下:1.求多边形凸包,这里凸包直接调用系统函数了,细节可以 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
- 2022-08-08 22:55:21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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