-
海冰图像
在这个计算冰图像部分上使用用户输入的数字值的字段，在哪个用户定义区域多少字段可以的覆盖的区域，我们用哪个，如果颜色是橙色，比它将 1 或更少数量的冰在任何领域，同样最高用不同的颜色的颜色函数值。
- 2022-05-30 18:27:33下载
- 积分：1
-
检测汽车使用高斯混合模型
检测和计数的车辆可以用来分析交通模式。检测也是之前的第一步执行如跟踪或分类的车辆的类型更
- 2023-04-04 15:55:03下载
- 积分：1
-
将tif图片转换为bmp
将tif图片转换为bmp
CONTENTS
========
1. Target platforms
2. Description
3. Installation
4. Read this
5. Known bugs & problems
6. More informations
7. Contact
- 2022-06-21 17:21:23下载
- 积分：1
-
图像质量检测
资源描述代码主要作用是进行图像质量检测，包括图像的偏色检测和噪声检测。偏色检测是针对采集的24色卡图像，算法的实现先是进行颜色空间转换，再进行色差衡量。噪声检测则能够量化图像中噪声大小，对图像受噪程度有一个量化的任何，适用于检测高斯噪声的图像。
- 2023-07-14 01:45:03下载
- 积分：1
-
纹理特征提取
纹理广泛存在于自然界中，是物体表面最本质的属性。纹理分析技术一直是热门的研究领域，纹理特
征提取作为纹理分析的首要任务更是人们研究的焦点。这是一个VC实现的图像的纹理特征提取。
- 2022-03-13 08:44:09下载
- 积分：1
-
Davinci技术DSPC6437的图像处理例程和技术文档
Davinci技术DSPC6437的图像处理例程和技术文档,里面包含了Davinci系列DSP的C6437的图像处理开发实例程序，以及H264的编解码算法，图像的JPG压缩算法，和相应的测试实例，同时还提供了相应的技术文档和书册，仅供初学习Davinci技术DSP的朋友们参考和学习之用！
达芬奇技术是业界第一款集成了 DSP 处理器、软件、工具以及技术支持的综合型解决方案系列，非常适用于开发各种优化的数字视频终端设备。该技术使 OEM 厂商能够更轻松、更快速地开发各种低成本的创新型数字视频产品，为用户带来全新的数字视频体验。达芬奇技术将极大加速数字视频应用的创新，并使之拥有更为广阔的市场前景 操作系统
标准操作系统使具备这些系统专业技能的开发人员能够充分利用其编程技巧，同时获得达芬奇技术系统集成所能实现的最高性能，其中包括其强劲 DSP 引擎与加速器。达芬奇技术系列最初将支持 Linux 操作系统，未来会陆续实现对诸如 WinCE 等其它流行操作系统的支持。
· 应用编程接口 (API)
达芬奇技术系列提供多种 API，以促进数字视频设备的创新。这些 API 可结合 DSP 与 ARM 软件开发人员双方的最大优势。在 DSP 平台针对 DSP 专家保持开放性的同时，ARM 软件开发人员可以根据 API 进行编程，同时确保新一代数字视频处理所需要的编解码器流行组合能够相互配合并适合特定视频应用。最终，无论开发团队具有何种专业技术或偏好，达芬奇 API 都能够为广泛的高性能视频、音频、影像及语音编解码器透明地集成 DSP 与加速器。
- 2022-05-25 23:28:30下载
- 积分：1
-
自己写的YUV420直接压缩转换成JPEG图像的源代码.
本代码全部由本人编写并测试通过，保证可以。
本代码用于将YUV420格式直接压缩成JPEG文件格式。
内部经过优化，速度很快，代码结构精简，可读性强。
源代码有比较多的文字解释，帮助理解。
- 2022-01-23 11:21:56下载
- 积分：1
-
基于vc的rgb图像转灰度
本代买实现了对rgb图像深度为24的图像进行灰度化，前提是该图像是bmp类型的，通过修改文件头和信息头指针，然后进行三通道的提取归成一个通道，最后形成一幅灰度图，并且保存下来
- 2022-08-24 01:11:20下载
- 积分：1
-
opencv和MFC图像处理
利用opencv和VC环境 对图像进行各种处理 包括预处理和分割等，编写一个MFC程序框架
- 2023-05-07 22:50:08下载
- 积分：1
-
变权重MRMRF图像分割的MATLAB实现
1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解，设定EM算法迭代的停止条件，按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1，根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类，获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复5，直到获取最细尺度上的分割结果。
- 2022-04-19 10:18:53下载
- 积分：1
