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拉普拉斯锐化（边缘检测）
图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。
- 2022-09-02 06:55:02下载
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buyer and seller representation based watermarking
创建买家和卖家。卖方加载图像并做水印，通过分销商传递给买方。分销商不知道水印以及水印的插入位置。在不知道水印的情况下，分销商将水印图像传递给买方。买方知道水印并提取得到原始图像，恢复原始水印图像。因此，它提供身份验证和未知的人无法找到秘密图像。
- 2023-01-19 00:05:04下载
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opencv摄像头调取与图像处理
这里在VS2010和opencv的环境下编码的调取摄像头并对摄像头捕捉到的图像进行处理。
第一步：初始化摄像头。
第二步：设置图像属性。
第三步：获取一帧图像。
第四步：显示图像cvshowimage()。
第五步：保存图像。
第六步：对图像进行阈值分割。
第七步：对图像进行二值化处理。
将彩色图片转化为灰度图片
- 2022-01-25 23:10:40下载
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眼动跟踪
输入： 的视频图像序列 (最好是从一个网络摄像头获取)，坐在电脑前的用户假设显示一些文档 （文本、 图形、 医学图像或一张照片） 和 visualizedGoal： 检测注意力的焦点和改性的用户感兴趣区域 （请注意我们只感兴趣的用户感兴趣区域不眼睛本身的轨迹 ！）基于这一点，一些地区的兴趣可以绘制到图像上。要做的任务： 开发能够检测到应用程序和跟踪在视频眼; 确定相应的观察 （重点） 位置 （区域） 屏幕，在屏幕上眼的运动轨迹; 标记区域的利益和他们的进化，变化在时间
- 2022-08-18 00:53:36下载
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纬度和经度到像素的转换器
这是试图将像素坐标转换从位图加载到 Timage 到纬度和经度。
它包括显示纬度和经度为东、 西、 北和南的可能性。
我正在研究以及到 DMS 转换 （尚未实施）
这是在本机 Delphi 7，没有花哨的组件安装 （在我看来相当讨厌) 编码
沃尔夫勒姆
- 2023-03-04 10:45:04下载
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图形处理
图象特效--截图示例，基于DirectX的截图示例,你看懂了话都能截图了。要编译此程序需DirectX SDK5.0示例中的ddutil.h与ddutil.cpp文件,请自行加入工程。要运行此程序需DirectX 3.0以上版。
- 2022-10-01 10:25:03下载
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多支持向量机的字符识别
&提出了一种基于Bernsen算法和支持向量机（SVM）的车牌识别方法；
- 2022-03-17 22:41:40下载
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Hough 变换
使用C#实现的图像处理的源代码，主要实现了Hough变换，为学习C#图像处理起到很大的帮助作用，是非常有用的资料。
- 2022-07-04 21:19:51下载
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基于Python语言+图像处理+svm的验证码识别
图像处理的课程设计、基于Python语言+图像处理+svm的验证码识别
- 2022-08-20 16:32:54下载
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自编中值滤波算法
自编的matlab中值滤波算法，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
- 2022-01-27 15:35:13下载
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