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自适应基于区域的GAC模型

于 2022-05-07 发布 文件大小:4.81 kB
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代码说明:

代码是在李春明教授的Drlse模型上改进而来,用基于区域的符号压力函数替代边缘指示函数,并设置了可变权系数,使初始轮廓线只要位于图片上,无论与待分割目标位置关系如何(目标区域内、外、横跨 ),都能得到很好的分割效果。

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  • 手指计数
    采用的方法是在一个小的区域分割的背景减法。 然后手指计数和计数应用被打开。
    2022-02-26 12:39:46下载
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  • 运动目标跟踪检测
    首先计算背景图像与当前帧图像介的差,然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理,并对所得结果进行区域连通性分析,当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时,则成为检测目标,并认为该区域就是目标的区域范围,就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法,但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果,还远没有达到独立、稳定的跟踪要求,必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。
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  • OpenCV打开摄头并自动截
    应用背景用python语言写的,基于OpenCV的小程序,可以开启摄像头,并按下Esc键截图,同时有C++版本的,希望对你有用,也希望一起交流!关键技术OpenCV的简单应用,利用index值开启相机,并判断在Esc键按下截图并退出,支持python和C++两种语言,方便灵活运用,同时代码附有详细注释,可以让你更好理解每一句代码的含义,帮助你读懂程序,谢谢!
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    2023-08-05 09:40:07下载
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    sift代码主要实现在sift.c这个文件中:首先创建初始图像,即通过将图像转换成为32位的灰度图像,然后将图像进过三次插值放大,之后进行高斯模糊,在此基础上进行高斯金字塔以及高斯差分金字塔的构建,下一步对图像进行特征点检测,计算特征向量的尺度,调整图像大小,计算特征方向,计算二维方向直方图并将其转换成为特征描述子。在输入参数中,img表示输入图像,feat表示提取的特征指针,octvl表示高斯金字塔和高斯差分金字塔的组数,的intvl表示高斯金字塔和高斯差分金字塔的层数,sigma是初始化过程中高斯模糊所使用的参数,contr_thr是归一化之后去除不稳定特征的阈值,curv_thr是去除边缘特征的主曲率阈值,img_dbl是是否将图像放大为之前的两倍,descr_with是计算特征描述子方向的直方图的宽度,descr_hist_bins是直方图中的条数。
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    2022-08-19 07:50:45下载
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    这是一个基于hog的行人检测,只要你在这个文件下加上你需要检测的图片,以及安装opencv2.4.9即可完成检测。效果还是很不错的
    2022-07-01 03:12:44下载
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