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python-opencv 教程

于 2022-06-13 发布 文件大小:4.96 MB
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应用背景Python opencv 图像处理基础教程,转自网络,主要是Python对于图像的增强,变换,匹配,轮廓,视频处理,分割,跟踪,投影等等关键技术的初级教程。关键技术图像处理 Python 实现,Python opencv 图像处理基础教程,opencv Python入门基础,gui,图像处理(平滑,金字塔,尺寸,阈值化),图像变换(梯度算子,仿射变换,等等),直方图,图像匹配,目标跟踪,轮廓操作,等等

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  • Pyramid Bow+SVM
    图像的特征用到了Dense Sift,通过Bag of Words词袋模型进行描述 ,用BoW描述完图像之后,就可以用SVM训练分类模型进行分类。这里除了用SVM的RBF核,还定义了一种核: histogram intersection kernel,直方图正交核。实验中的图像是一些Action的图像,共6类,每一类60幅,40训练20测试。
    2023-02-02 16:05:04下载
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  • 基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
    这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码使用步骤:1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)2. 找到"main.m"文件3. 命令行中运行它4. 点击"Train Network",等待程序训练好样本5. 点击"Test on Photos",选择一个.jpg图片,识别。6. 等待程序检测出人脸区域createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m
    2022-03-10 16:43:45下载
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  • 目标跟踪可以运行程序
    目标跟踪可以运行程序,可以选定特定目标进行跟踪,程序肯定可以运行,直接加入到项目中也可以使用。!!!!!!!
    2023-09-02 19:35:04下载
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  • sar点目标RD成算法源码
    关于合成孔径雷达的最常用的成像算法-距离多普勒成像算法(RD)的实例。能实现场景内多个目标的成像结果的仿真。经修改可以很容易修改成针对特定场景的RD成像。
    2022-02-24 10:51:36下载
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  • SLIC 最经典的超素算法 C++ 实现
    应用背景SLIC是Simple Linear Iterative Clustering的缩写,是一种基于聚类算法的超像素分割。它在CIELAB空间中使用聚类,由LAB颜色空间中的亮度分量L和两个颜色分量a,b以及像素坐标x,y共同构成的5维空间中执行的一个局部像素集合。图像色彩的信息和图像平面空间几乎统一,以此这种新的距离度量就生成了结构紧凑、规则,并能够无缝隙的包含灰度及彩色图像。SLIC算法执行起来非常简单,容易在实践中应用,它只需一个参数即可。关键技术 SLIC不仅可以分割彩色图像,也可以兼容灰度图或位图,并且还能人为的设定超像素点的数量。 里面有导出的直接可执行的程序,也有详细的代码,用VS编写,系统32位,如果用64位需要更改vs配置,自行百度。
    2022-02-12 16:15:57下载
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  • OpenCV灰度变化
    此代码是为了改变图像灰度。这个程序使用Microsoft Visual Studio,代码块等(Visual C++为基础)。图像处理的现代技术。所以喜欢它。
    2022-11-24 16:35:03下载
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  • 人脸检测
    人脸检测是检测脸使用分割的一个项目。欢迎下载,试用。谢谢大家的支持 !
    2022-12-21 04:35:04下载
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  • Design & Verification of FIR Filter
    “FIR”表示“有限脉冲响应”。如果输入脉冲,则
    2022-11-03 11:00:03下载
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  • 基于sift拼接(vs2010+opencv2.4.9)
    通过sift算法提取图片的特征,然后用KD算法搜寻匹配特征,用RANSANC算法去除外点。计算单应矩阵H,变换浮动图像,插值计算,使用加权方式进行重叠区的融合。最后得到拼接图像,效果良好。
    2023-07-12 09:40:05下载
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  • SPHIT编码
    应用背景本程序使用VC++编写,主要实现Spiht编码算法。Spiht算法虽然已经非常成熟,但是作者从 网上下载了一些代码来看,编写的不是很规范,所以作者在此整理了Spiht程序,在VC6.0下通过调试.     在菜单中首先打开一幅图像,之后选择"Spiht编码",输入码率和分解层数,即可完成压缩,压缩后的 文件存放在E盘的根目录下(也可以设置其它目录,在程序相应处进行修改即可);之后再选择"Spiht解码",即可显示解码后的图像和相应的PSNR。 关键技术针对图像小波变换和图像压缩的源码,使用9/7提升小波和比EZW更高一层的SPHIT对小波系数进行编码。可以输入不同的每个像素的比特数和小波变换层数,来实现BMP图像的SHPIT编码,并且可以通过SPHIT反变换来查看编码的后的图像
    2023-01-25 12:00:04下载
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