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模板匹配的目标识别

于 2022-04-11 发布 文件大小:3.90 MB
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资源描述模板匹配是目标识别的基础,在目标图像中寻找与已知物体灰度一致性最大的区域,并识别出来

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  • 基于matlab
    实现基本的直方图,阈值分割,形态学滤波,边界分割,利用傅里叶描绘子实现1/4,1/8,1/16边界重建。
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  • watermarking
    一种新的数字图像水印方法
    2022-01-25 18:39:30下载
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    2023-04-28 23:05:07下载
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  • delphi asprise orc案例32位系统可用
    数字英文ocr识别。该程序只是一个案例,知道delphi开发则如何使用asprise控件
    2023-08-27 10:00:04下载
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  • vb
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    2023-01-16 23:00:03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
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