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基于OpenCV的透视矩阵变换
对一张不规则四边形区域的图像，进行双线性近似插值，还原图像到矩形区域。透视变换：设置要转变前4个点和目标的四个点，生成透视矩阵；基于透视矩阵将原始图像进行透视转换
- 2022-03-26 10:23:51下载
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rekhagade16
我的项目名称是可变的隐藏的神经元合奏为大众分类数字乳腺图像中。这个项目我使用从 DDSM （筛查乳腺放射成像的数字数据库） 的数据库。在这个项目中我做了第一次图像的预处理 & 然后图像的分割。为此我用二进小波处理。这一项目在 Matlab 做所以我需要为二进小波的 matlab 程序代码。所以请你尽可能早寄给相同的 matlab 程序代码。
谢谢。
- 2023-08-09 11:35:06下载
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复杂条件下的视频增强算法研究与设计
本文介绍了视频增强技术的方法，包括空域增强和频域增强，叙述了几种重要滤波器的优缺点及其适用范围。对有雾图像进行分析，找出雾天图像退化的主要原因是灰度值集中在一个比较高的水平。然后针对这种情况对图像进行处理，使得图像对比度增强。以直方图均衡化为主线，搭配了一些其他处理，达到了较好的处理效果。
- 2022-02-26 07:15:07下载
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好用的去雾程序 matlab
vc编的图像去雾程序，基于暗通道优先，在细化透射率分别使用中值滤波和双边滤波，代码简单，效率较高，去雾效果良好。
- 2022-11-19 11:05:04下载
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kalman+camshift 跟踪程序
针对camshift跟踪容易丢失目标问题，加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置，跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法，后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代，之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围，这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像，可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级，可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法，对运动不敏感，所以不能进行两帧之间目标的关联分析（这一部分要我们自己做）。而这个算法之所以能够用来跟踪，我认识是算法的前提假设，相连帧间目标的运动是微小的，即运动是近似连续的，这样密度函数是连续的，就可以沿梯度方向寻找局部最优值，这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢，这是因为密度函数可能有多个峰，而梯度搜索很容易掉进局部最优值，而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取，即目标特征的表示方式，是一个很重要的部分。
- 2022-05-28 22:57:31下载
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快速近似最近邻的FLANN的图书馆）
近似近邻快速图书馆
- 2023-07-19 08:40:03下载
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基于 SIFT 的 3D 对象检测
利用参考图像和 ip 摄像机输入的 3D 对象检测。比较不同形状的目标检测与摄像头输入 ref_image。
- 2023-07-18 21:30:08下载
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我的照片编辑
应用背景这个应用程序有助于编辑你的背景，你的任何图片，并保持透明度，只有少数几个，点击。关键技术我的照片编辑应用程序中使用MFC编辑你的照片有效就像你想要什么
- 2022-11-05 12:10:03下载
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视网膜血管切割
利用均值濾波、形態學運算、canny找邊緣來切割血管，医学图像处理是图像处理领域中的重点与难点问题之一。随着数字图像处理技术的快速发展,借助电子计算机等辅助手段,医学图像的提取方法以及图像质量都得到极大的提高。眼底视网膜图像是人体唯一可以非创伤直接观察的较深层微血管,对视网膜血管的分析研究有助于疾病的精确诊断。然而,由于视网膜血管图像的灰度分布不均匀,目标血管与图像背景的对比度低,再加上图像噪声的污染,使视网膜血管的自动分割非常困难。所以,通过建立眼底视网膜图像的计算机辅助分析系统,对眼底视网膜组织进行定量分析与定性检测,对临床眼科学的病理诊断具有非常重要的意义。本课题在查阅大量数字图像处理的文献基础之上,结合DRIVE眼底视网膜图像数据库模型,通过分析不同图像分割算法的特性,对眼底视网膜血管图像进行了分割实验与对比分析,主要过程如下：1.对视网膜图像预处理。通过分析RGB彩色系统模型,对各通道的视网膜图像进行对比度比较。掌握数字图像处理的基本操作方法
- 2023-06-03 16:00:04下载
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RobHess库中sift算法的特征点的提取、匹配
资源描述robHess库中，实现sift算法的特征点提取，匹配两个过程。利用opencv2.4.9+c ，代码经过测试，可用，结果良好。
- 2022-05-24 00:02:41下载
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