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asift源码
论文源码中调用的第三方库都被编译成了静态库,vs2008可以直接运行 显示图片用了opencv2.3.1.
- 2023-03-29 05:40:07下载
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选择性的 K-均值
这种算法执行的 K-均值滤波在二进制图像上,同时选择唯一重要的像素为单位)。像素重要性进行二次筛选并使用膨胀和腐蚀。
- 2023-06-24 16:55:03下载
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目标跟踪
本文采用camshift和kalman.的算法 ,可以实现单目标的跟踪。需要采用鼠标选取跟踪区域,希望对大家有一定的帮助
- 2022-08-04 08:30:18下载
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图像去噪方法
采用多层前馈神经的脱机手写体字母字符识别系统网络中的文件中描述。一种新的方法,称为对角基于特征提取介绍用于提取手写字母的功能。第五数据集,每个包含26字母表写由不同的人,用于训练神经网络和570不同的手写体字母字符被用于测试。所提出的识别系统表现相当好得到更高水平的识别精度比采用常规的系统特征提取的水平和垂直的方法。此系统将是合适的,用于将手写的文档转换为文本的结构形式和手写识别的名字手写识别一直是最迷人的和具有挑战性的研究领域之一图像处理和模式识别在最近几年领域[1][2]。它有助于巨大到自动化进程的推进,并能改善之间的接口人与机器的大量应用。一些研究工作一直注重新的技术和方法,将减少处理时间,同时提供更高的识别精度[3]。在一般情况下,手写识别被分为两种类型的离线和在线手写识别方法。在离线识别,写入通常捕获的光通过一个扫描仪和完成写入可作为一个图像。但是,在上线系统的连续点的两维坐标被表示为的函数时间和由作家所作笔顺也可提供。上线的方法有被证明优于其离线对应于识别手写字符由于可用同前所述时间信息[4][5]。然而,在离线的系统中,神经网络已被成功使用,以产生比较高的识别精度等级。几个应用程序,包括邮件分拣,银行处理,文档阅读和邮政地址识别需要脱机手写体识别系统。其结果是,在离线手写识别仍然是一个活跃的研究领域向探索较新的技术,这将提高识别精度[6] [7]。
- 2022-02-07 06:18:12下载
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Kinect与串行端口跟踪
应用背景这个程序从Kinect获取信息。你可以通过使用这个程序,得到骨骼图像的角度,位置,角速度,左和右的身体部位的扭矩。它记录的数据每500ms。它读取串口力和陀螺传感器。你可以从任何串行端口获得任何数据,你可以很容易地使用这个项目。有数据流控制算法,使您可以得到所需的数据包没有这个你可以得到混合数据包或不完美的数据包。诗必须安装Kinect sdk1.8你应该Kinect装置。关键技术它使用Kinect SDK 1.8。骨架跟踪。串行端口读取。串行口流控制。
- 2022-04-17 09:51:16下载
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基于CamShift的目标跟踪
基于OpenCV实现的图像特征区域跟踪程序,采用OpenCV自带的CamShift实现的自适应目标跟踪算法,可同时跟踪6个特定目标区域。
- 2022-02-05 08:59:47下载
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色调映射
色调映射是在有限动态范围媒介上近似显示高动态范围图像的一项计算机图形学技术。打印结果、CRT 或者 LCD 显示器以及投影仪等都只有有限的动态范围。
- 2023-08-29 18:15:03下载
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视频音频编解码
这是我自己做的一个视频音频编解码的程序。视频的编解码是使用的FFMpeg做的,包括环境的配置和引擎的初始化。音频的编解码采用的事faad和faac。另外视频的采集用的是opencv,不过用的是IPImage而不是CVMAT,凑活着用吧
- 2022-11-21 08:05:05下载
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Feature detection and matching
本书介绍如何解决图像处理中非常常见的问题-特征检测。
- 2022-05-26 19:26:22下载
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区域生长算法
应用背景一个递归的区域为2D和3D图像集和二进制掩码输出多边形生长算法。这个函数的主要目的在于清洁和高度记录的代码。关键技术使用方法: ;[ J ] = P,区域生长(CIM,initpos,thresval,maxdist,tfmean,tffillholes,tfsimplify)输入: ;CIM:二维/三维灰度矩阵 ;- initpos:初始种子位置 坐标;- thresval:要包括 绝对阈值;- maxdist:最大距离在【PX】 初始位置;- tfmean:更新的区域意味着初始值(慢) ;- tffillholes:填充封闭孔的二进制掩码 ;- tfsimplify:减少线路简化顶点个数输出: ;P:vxn阵列(有点尺寸,N V号)。P是封闭的多边形的所有相关像素/体素 ;J:二进制掩码(具有相同的大小作为输入图像)显示1(真)相关的像素/体素和0(假)之外
- 2023-01-04 01:15:03下载
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