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screen color extraction procedure code, the programming study images can look at...

于 2022-03-22 发布 文件大小:281.18 kB
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屏幕颜色提取的程序代码,学习图像编程的可以看一下,颜色处理-screen color extraction procedure code, the programming study images can look at the color treatment

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  • 图型学的一个演示,包括:坐标系的建立,正平行投影,斜等侧投影,斜二侧投影,长方体的建立,旋转轴的建立,长方体绕轴的旋转。-map-a demonstration of the school, including : the establishment of the coordinate system is parallel to the projection, such as lateral oblique projection, the two lateral oblique projection. Cuboid the establishment, the establishment of the axis of rotation, cuboid around the rotation axis.
    2023-03-22 15:20:03下载
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    2022-04-11 08:35:55下载
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    局部二元模式(LBP)是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是特定情况在1990年[1] [2] LBP于1994年首先描述[3] [4]它提出的纹理谱模型由于被认为是一个强大的功能的纹理分类;它已经进一步确定,当LBP是结合定向梯度直方图(HOG)的描述符,它提高了检测性能相当一些数据集。该LBP特征向量,在其最简单的形式中,通过以下方式创建的:划分检测窗口进入细胞(例如16×16像素的每个单元格)。用于在小区中的每个像素,比较像素到它的每一个8邻居(在它的左顶,左中间,左底部右顶部,等等)。跟随一个圆,即顺时针或逆时针的像素。其中,中心像素的值大于邻居的值,写入“1”。否则,写“0”。这使一个8位二进制数(通常是转换为十进制为方便起见)。计算的每个“号码”中出现的频率的直方图,在细胞内,(即,对每个组合哪些像素是较小的,哪些是大于该中心)。任选正常化直方图。串联所有细胞(归)直方图。这给出了窗口的特征向量。特征向量现在可以使用支持向量机或其他机器学习处理算法进行分类的图像。这样的分类可以用于人脸识别或纹理分析。
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    本系统是为了实现辨认识别图像中的数字而设计的,通过对图片的一系列处理,最后识别得出图片中显示的数字。-In order to realize this system is to identify the number of images to identify and design, through a series of picture deal, and finally come to identify the figures shown in the picture.
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    机遇PCA的人脸识别,包括图像读取,PCA降维以及机遇简单贝叶斯分类-PCA Face Recognition opportunities, including the image read, PCA dimensionality reduction as well as the opportunity for easy Bayesian Classifier
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