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图像均衡化
应用MFC,基础的图像处理代码,有简易界面和主要代码的注释。适合初学者和C语言读程序薄弱人群。
- 2022-01-26 05:02:17下载
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数字图像处理与机器视觉基于MFC的实现
该程序实现了图像的点运算,图像的几何变换,图像空间域与频域的滤波和增强,彩色图象的处理,形态学图像处理,图像分割,特征提取以及更深层次的图像识别,人工神经网络,向量机等等,内容非常的详细,代码有注释,非常适合刚刚接触机器视觉学习的同学!
- 2022-08-10 03:04:20下载
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vibe 前景检测
ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少,很简单
- 2023-02-11 09:10:03下载
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DirectShow 摄像头显示
应用背景
Win7: DirectShow SDK 做为 Windows SDK(GRMSDK_EN_DVD.iso) 的一部分,不再有单独的 DirectX SDK 包。
在 DirectShow 中,应用程序要实现功能就必须将这些 Filter 链接在一起,因而一个 Filter 的输出就变成了另一个 Filter 的输入。这一系列串在一起的 Filter 称为 Filter Graph。
关键技术DirectShow 是一个 Windows 平台上的流媒体框架,提供了高质量的多媒体流采集和回放功能。
Filter 实质是一个 COM 组件,所以学习开发 Filter 前你应该对 COM 相关知识有点了解。COM 组件的实质是实现了纯虚指针接口的 C++ 对象。
应用程序开发者只需要基本的 COM 组件知识:实例化COM组件、调用接口、管理接口的引用计数。Filter 开发者则需要更多。
选择一个基类,声明自己的类。
应该清楚这个 Filter 在整个 Filter Graph 的位置,这个 Filter 的输入是什么数据,输出是什么数据,有几个输入 Pin、几个输出 Pin 等,可以画出这个 Filter 的草图。
Win7: DirectShow SDK 做为 Windows SDK(GRMSDK_EN_DVD.iso) 的一部分,不再有单独的 DirectX SDK 包。
在 DirectShow 中,应用程序要实现功能就必须将这些 Filter 链接在一起,因而一个 Filter 的输出就变成了另一个 Filter 的输入。这一系列串在一起的 Filter 称为 Filter Graph。
- 2022-01-22 13:35:41下载
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matlab isodata分类
isodata是一种非监督分类,又叫迭代自组织分析,通过设定初始参数而引入人机对话环节,并使用归并与分裂的机制,当某两类聚类中心距离小于某一阈值时,将它们合并为一类,当某类标准差大于某一阈值或其样本数目超过某一阈值时,将其分为两类。在某类样本数目少于某阈值时,需将其取消。如此,根据初始聚类中心和设定的类别数目等参数迭代,最终得到一个比较理想的分类结果。这里是它的的matlab程序,套用性强,容易移植
- 2022-07-09 19:05:35下载
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视频帧的转换
这段代码是用于转换视频文件到视频的 frames.the 认为在这种情况下是.avi 文件。可以更改视频文件,也可以取决于我们要求改变甚至的帧数
- 2023-08-04 12:40:04下载
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opencv单校准
单摄像机校准源
- 2022-12-23 04:00:03下载
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何凯明暗通道去雾
代码实现了何凯明09年发表的论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》,实现了暗通道的提取和引导滤波器的matlab实现,
- 2022-11-08 18:55:03下载
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从视频序列中捕捉图像帧
openCV 支持从摄像头和视频文件(AVI)中捕捉图像,此程序说明如何捕捉从摄像头或者AVI视频文件得到的视频流,并且对该视频流进行处理(边缘检测)
- 2023-03-26 12:15:02下载
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这是变换的Verilog进行离散余弦的Verilog代码
摘要:故障诊断起着物理的重要作用 故障分析与产量的学习过程。随着数百亿 晶体管被集成在一个芯片上,多个故障可能 存在的。随着多个故障,故障屏蔽和加固效果 可能会出现。它们可能会导致基于单故障常规 诊断方法,如在一个时刻的单个位置(SLAT) 为无效。如果没有流行的SLAT方法失败 够SLAT图案可以由单个stuckat说明 故障。此外,一个真正的硅缺陷可能表现为不同 故障在不同的故障模式模型(DM),它可 无效使用单故障模型的方法SLAT 在所有失败的模式。在本文中,我们介绍的概念 故障元件,支持多种故障模型,并使用faultelement 图(FEG)考虑故障屏蔽和加固 多故障之间的影响。基于所有失败的FEGs 模式,最有可能的故障位置和故障的因素 被反复识别。同时,FEGs是迭代地 修剪跟踪的其余多个故障的影响,直到 所有的故障点被确定,所有的FEGs减少 为null。实验表明,该诊断 方法可以识别,即使在多个故障的位置 DM具有较高的诊断精度和分辨率。 关键词:故障诊断,故障元件,故障元件 图(FEG),多种故障模式,多重故障。
- 2023-07-27 08:25:03下载
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