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edge detection and image segmentation system
This system is a low-level feature extraction tool that integrates confidence based edge detection [2] and mean shift based image segmentation [1]. It was developed by the Robust Image Understanding Laboratory at Rutgers University. For information about
- 2022-01-26 04:50:41下载
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Canny算子，sobel算子，laplace算子实现的图像边缘检测
本代码使用opencv编写，针对的是图像图像处理，可以实现对图像的边缘检测，其使用了3个常用的算子：Canny算子，sobel算子，laplace算子。这三个是不同的例程，可以对边缘检测结果进行对比，比较三种检测方法。
- 2022-04-24 02:33:08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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人脸识别的matlab代码
这个代码是一个完整的人脸识别代码。包括：一个训练主程序，一个测试主程序，一个SVM主程序，一个pca主成分分析程序。同时还包括一个小型训练样本集合一个测试样本集。
- 2023-05-24 03:30:05下载
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opencv（cvmat）
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。本代码主要是展示，cvmat的一些基本操作。希望可以帮到大家。
- 2022-02-06 23:55:29下载
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opencv2.4.9--采用帧差法提取前景信息
应用背景帧差法是背景减图法中的一种，只不过是帧差法不需要建模，因为它的背景模型就是上一帧的图，所以速度非常快，另外帧差法对缓慢变换的光照不是很敏感，所以其用途还是有的，有不少学者对其做出了出色的改进。关键技术
可以看出其“双影”和”空洞”比较明显。双影是由于帧差法有2个影子，在该试验中就是轮廓变得很粗，”空洞”是由于物体内部颜色相近，检测不出来。当然帧差法还有个致命的缺点那就是阈值T需要人工设定。
对于帧差法的”双影”现象，有人提出来了三帧差法。其原理如下所示：
1. 由i(t)-i(t-1)得到前景图 F1
2. 由i(t+1)-i(t)得到前景图 F2
3. F1 ∩ F2得到前景图 F3
4. 形态学处理
也就是利用2次相邻帧的差，然后去与操作，就得到了真正的那个影子了。这个在一定程度上可以解决”
- 2023-07-28 05:00:13下载
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SEGMENTATION
图像分割。用于测量分割图像的性能。这里给出了MD、PSNR等指标。
- 2022-02-25 07:34:02下载
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基于shearlet变换的多聚焦图像融合
利用Shearlet变换对多聚焦和医学图片进行分解，将分解得到的高频系数进行绝对值取大的规则进行融合，对得到的低频系数采用区域能量和区域方差加权融合的规则进行融合，之后进行shearlet反变换得到融合图像
- 2022-05-31 19:31:02下载
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组态软件开源代码
组态软件开源代码，完整代码，可运行。
- 2022-03-31 21:02:44下载
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opencv1.0--人脸检测-facedetect
应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术
人脸检测从整体来看分为四个部分：
1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。
2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。
3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习
4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。
- 2022-07-14 16:50:08下载
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