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canny 边缘检测
这种编码基于 canny edege 检测。它是图像分割的一部分。canny 边缘检测给更好的结果，那么其他检测算法。它用于查找边缘。
- 2022-09-02 02:10:03下载
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交通参数提取
此系统为视频交通参数提取系统，可以打开视频，对视频中车辆进行标定，提取速度，采用VC++,Windows XP,MFC环境开发
- 2022-02-04 21:10:58下载
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通过摄像头获取的视频图像，并对其不同BRG三个通道分别做直方图统计，并画出其三个通道的直方图
opencv1.0+VC6.0/VS2010均可，通过摄像头获取的视频图像，并对其不同BRG三个通道分别做直方图统计，并分别画出其三个通道的直方图，具有一定的参考价值，可以为视频图像的后续处理做铺垫，欢迎大家一起学习交流。
- 2022-03-20 07:34:41下载
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超分辨率
超分辨率的图形用户界面（SR-GUI）的开发，以允许用户在Matlab7.0提高降解的多帧图像。相比于其他视觉增强程序，SR-GUI的独特的方面是它的灵活性来处理不同的光照条件下拍摄的图像。我们的目的是隐藏结构的复杂性，并创造概念上简单的设计，使之人性化。
- 2022-01-25 23:54:23下载
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可视化图像的猪描述符
OpenCV/c + + 程序计算，然后可视化图像的猪描述符。该程序采用 HOG 描述符并通过遍历所有块和将梯度的长处为每个单元每个块添加到每个单独的单元格来计算每个单元格中的梯度幅值，然后最后平均梯度的长处。
- 2022-02-06 07:40:20下载
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离散余弦变换在图像压缩使用 c + + 中的应用
在本文中，我们目前 DCT （离散余弦变换） 块应用级图像压缩 JPEG （联合摄影专家组） 算法的有效性。结果表明该算法是在压缩的情况下最有效的因为它有非常良好的压实性能与能源相关的值。作为一项基本原则，我们消除高频率，并保持低和介质不会明显影响形象。JPEG 压缩算法中的 DCT 是人脸检测、 皮肤颜色、 面部识别、 虹膜、 指纹等实际应用中遇到的。为了实现 DCT 算法，我们采用微软 Visual Studio 2013 程序和一组不同大小的图像。我们开始加载图像并将它们应用到我们所实现的算法。我们的节目使我们有可能要应用 DCT 算法后查看图像。由于这项工作我们有原始图像 （离散余弦逆变换算法所生成的图像应用后的第一阶段），由小多系数原来的相比。
- 2022-07-09 06:18:40下载
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matlab自然图像抠图
通过matlab进行抠图处理，但需要用户的手绘操作。通过抠图，我们可以在一幅图片中选择出自己感兴趣的部分，还可以通过图像合成制作精美的图片。抠图技术起源于影视行业的得发展，同时也应用于影视的特效制作。
- 2022-01-22 03:38:51下载
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没有边缘的主动轮廓模型
陈-尊为区域模型也是主动轮廓线模型自然图像进行分割。此程序提出由陈尊于 2001 年实施的高级别的图像分割算法。基于区域主动轮廓线模型是改进标准 snake 模型 Kass 等人提出。Kass et al 模型的主要限制是它利用梯度基于外部力量，以适合于所需的对象边界轮廓。如果梯度不是足够强大，这可能会导致树结构的结果。该模型利用 region 的属性，从而可以甚至为噪声的图像成功地工作。
- 2022-01-24 12:42:58下载
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TouchToRecord 大师
android视频录制，模仿微视，支持按下录制、抬起暂停。进度条断点显示。视频录制存在的问题：1.如何获取摄像头的数据2.如何把获取到的数据保存到视频文件中3.如何录制音频，并和视频合并4.录制视频时如何实现暂停功能5.android摄像头支持
- 2022-04-25 17:09:50下载
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基于opencv的sift运动目标跟踪
应用背景
SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。
关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。
（2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。
经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。
- 2023-06-24 03:30:06下载
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