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基于小波变换的图像压缩
图像压缩技术是用来减少图像或文本的存储空间的技术。与其他技术相比,使用DWT进行压缩可以提供良好的效果。DWT子带将图像分为四个子带,如LL、LH、HL、HH。
- 2022-04-20 14:22:40下载
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matlab图像的放大镜程序
magnify.m实现了对Matlab绘制的图像的局部放大,即呈现子图,以显示局部细节。使用方法:将本函数拷贝到matlab工作目录下,
直接调用即可。简单实用。固化后可以用tools>edit plot移动小图,能选取多个局部图,这个方法不错。
用法:打开figure图,输入magnify,左键动态选取查看,ctrl+左键固化,也可右键固化,
‘’缩放方法范围,‘+’和‘-’缩放放大比例
- 2022-05-05 15:59:29下载
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基于颜色的目标跟踪
Simulink 基于对象跟踪文件。它用于跟踪红色的对象并报告其位置插入图片的框架。Web cam 视频输入。此外跟踪此程序可以区分的对象,如下所示:
-是红颜色的对象的基础
-绿色的颜色是前面的另外进行了定位的对象的对象
-最后的蓝颜色给作为对象的 ID:
-一种蓝色颜色在红色的外框-内检测到标记为 1
-两个蓝色的区域,在红色的外框-内检测到标记为 2 等。
也使用 UDP 协议这个代码可以用来将信息发送到另一个实例的 matlab 运行,或连到另一台计算机。
- 2022-02-21 20:57:24下载
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Local Phase Quantization (LPQ)特征
Latest Matlab implementation of Local Phase Quantization (LPQ) descriptorsLPQ(Local Phase Quantization)算法的原理是假设平滑函数h(x)中心对称,则其傅里叶变换为H(u),对所有H(u)≥0有∠G(u)= ∠F(u),其中F(u)和G(u)分别为原图像和平滑后图像的傅里叶变换,因而在H(u)≥0条件下,图像对平滑有不变性。
- 2022-03-12 11:08:28下载
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混合高斯模型背景建模
混合高斯模型背景建模实现的运动前景提取(MixGaussExtractForeground),VS2008+OPENCV实现工程,可以使用,简单方便易懂,注释清晰,i附带测试视频,是学习混合高斯模型背景建模和运动检测的好东西。
- 2022-01-30 23:26:45下载
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基于空间和谱熵的无参考图像质量评价
我们开发高效通用无参考 (星期日) 图像质量评价 (IQA) 模型,它利用局部的空间分辨率和光谱熵特征上的扭曲图像。我们使用随后进行质量评估的失真分类 2 阶段框架,利用支持向量机 (SVM) 训练图像畸变和质量预测发动机。由此产生的算法,称为基于空间谱熵的质量 (SSEQ) 指数是能够跨多个扭曲类别评估扭曲图像的质量。我们解释用熵特征和它们与感知的相关性,彻底评估生活 IQA 数据库的算法。我们发现 SSEQ 与吻合较好的图像质量,人类的主观意见,统计学上优于全参考 (FR) IQA 算法独和几种高绩效 NR IQA 方法: 痹祺、 DIIVINE、 BLIINDS-ⅱ 型。SSEQ 具有相当低的复杂度。我们还测试了 SSEQ 的 TID2008 数据库,以确定它是否是独立于数据库的性能。
- 2022-10-20 04:00:03下载
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cyapi.h2008
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// Copyright (c) Cypress Semiconductor, 2011
// All rights reserved.
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#ifndef CyUSBH
#define CyUSBH
#ifndef __USB200_H__
#define __USB200_H__
#pragma pack(push,1)
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- 2023-01-01 19:45:08下载
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png转etc1源码
png转etc1源码供大家学习交流,欢迎大家提意见,源码为png转etc1的代码,文件只有一个.cpp和.h文件,写得不好,如有问题欢迎指证,源码仅供学习参考用。
- 2022-01-31 09:26:21下载
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基于脉冲耦合神经网络的图像分割
应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别,图像搜索等等领域。
- 2022-06-30 02:26:28下载
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SIFT算法的C++实现代码
这是SIFT算法的C++实现代码,对于SIFT检测子,SIFT描述子的代码编写很具体,对照原文博客来看的话,理解效果会更好。对于初次学习SIFT的菜鸟来说,是很直接,也很不错的一种学习选择。
- 2023-03-09 06:45:03下载
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