-
基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现
基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现，已运行成功，人脸检测是目前非常前沿的技术，Adaboost算法实现起来也比较复杂，但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测十分容易，主要包括训练和检测2个模块
- 2022-01-24 10:02:19下载
- 积分：1
-
vc图像分割
基于vc实现的数字图像分割，提供了基本的源代码，经典的图像分割算法，以及加载图片和显示图片的基本函数，为图像处理专业初学者提供了较好的学习资料。
- 2022-06-02 21:35:09下载
- 积分：1
-
基于labview vision模块的图像采集、保存程序（兼具打开已有图片功能）
本源码是利用labview中的vision模块所写的，具有利用电脑本身的摄像头采集，显示图片（彩色）的功能，同时在采集之后使用者可以命名并保存到使用者所需的文件夹之内，为方便采集多张图片，本程序利用当前时间作为默认保存名。在此之外，本程序可以打开使用者已有的图片（彩色）。
- 2022-02-01 21:18:41下载
- 积分：1
-
二维小波变换
此代码是以word形式进行展示的，可以直接复制到m文件进行执行，程序包含小波分析进行的分解、小波分析方法进行重构、二维多尺度分解和重构以及包括了matlab下程序的运行结果显示图。
- 2022-06-21 11:16:01下载
- 积分：1
-
直方图均衡化
直方图均衡是图像处理的工作，以获得所述图像的亮度的均匀分布。如果它是具有低对比度的图像，它是改善图像的亮度的处理。使用cvEqualizeHist（）函数中，图像被分成三个信道，而在cvMerge函数，使每个信道的图像。
- 2022-03-25 14:19:53下载
- 积分：1
-
分水岭算法
应用背景图像分割是图像处理的一大难题，分水岭算法是经典的图像分割算法，可以实现对粘连图像的分割，比如粘连的细胞图像，还可以实现对彩色图像分割，分割效果明显。关键技术本代码是基于C++语言编写的，图像分割包括全部的源码，运行即可使用，代码有详细注释，方便理解，主要是彩色，如果是二值图像的话效果不太明显，最好是彩色图像。watershed算法
- 2022-02-01 07:22:05下载
- 积分：1
-
3D立体三角形
应用背景演示3dstereo三角形C++ DirectX d3dvertex SetRenderState d3dtransformstate_projection， ；stereorender DrawPrimitive关键技术HRESULT stereorender（lpdirect3ddevice7 pd3ddevice，int ieye）{ ； ； ；d3dmatrix matview，matproj； ； ； ；浮fmview_41，fmproj_31； ； ； ；d3dmaterial7原料； ； ； ；zeromemory（&；原料，sizeof（原料））； ； ； ；zeromemory（&；matview，sizeof（d3dmatrix））； ； ； ；zeromemory（&；matproj，sizeof（d3dmatrix））； ； ； ；pd3ddevice - & gt；GetTransform（d3dtransformstate_view，&；matview）； ； ； ；pd3ddevice - & gt；GetTransform（d3dtransformstate_projection，&；matproj）； ； ； ；/ /保存当前视图 ； ； ；fmview_41 = matview _41； ； ； ；fmproj_31 = matproj _31； ； ； ；/ /改变/投影矩阵 ； ； ；matview。_41 = fmview_41 + ieye * g_famp； ； ； ；matproj。_31 = fmproj_31 + ieye * g_fzp； ； ； ；pd3ddevice - & gt；settransform（d3dtransfo
- 2022-01-28 18:05:35下载
- 积分：1
-
zhongzhilvbo
在c/c++语言下有关于数字图像处理方面图像增强中值滤波的源代码，有许多个头文件。其实自己也没怎么看懂，不过觉得应该是对的吧。
- 2022-01-26 15:15:10下载
- 积分：1
-
3Dviewer——MIP, Color, Slice and Shaded 3D (shearwarp) Volume Rendering, interactive 3D view/measurem
；
- 2022-03-15 20:46:19下载
- 积分：1
-
PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) & MSE (Mean Square Error)
Use a standard Lena image as the ground truth, then calculate the PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) & MSE (Mean Square Error) values of another test image.
Note: The two images must be with the same size.
The main code:
MSE = double(Sum_SE)/(H_src*W_src)
PSNR= 10*log10(255^2/MSE)
- 2022-02-03 00:40:59下载
- 积分：1
