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Matlab 头部位置检测
本源码主要是关于驾驶员头部位置定位，包括以下三个方面：1.利用红眼效应，定位正脸位置；2.利用侧脸特征，定位侧脸；3.摄像机标定，进一步完善。从而实现驾驶员头部位置定位，控制气囊充气量，减少碰撞伤害。
- 2023-01-14 02:20:04下载
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对数、指数灰度变换
对图像进行对数、指数灰度变换。对数变换扩展了低灰度区，压缩了高灰度区，能使低灰度区的图像较清晰地显示出来。而指数变换一般用于对图像的高灰度区给予较大扩展。源码包中给出了源码和要处理的图片，1、4两张分别为过亮过暗的图，经过相应变换都能得到较好的效果。
- 2022-02-12 00:40:41下载
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影像直方图与色彩校正
可以进行遥感影像处理，包括生成黑白、彩色直方图，并可以对影像进行指数、伽马、对数、扩展校正
- 2022-01-31 07:12:52下载
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基于OpenGL和Delphi的3D三连棋
基于OpenGL和Delphi的3D三连棋， 这是本人学习OpenGl的第一个程序，多多指教。这是一个有趣的益智游戏，你的目标就是将同一条直线上的三个棋子连上。有电脑同你较量呦。游戏中按方向键可以调节视角，以便最佳地观察场景。这个游戏是公开源码的，你可以自由传播这份源码。
- 2022-05-17 19:31:24下载
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结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0获取得红外数据存到openCV2.4.9中，并输出
结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0红外数据存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0infrared图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，infrared数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。
- 2022-03-05 17:31:36下载
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连通域快速标记法
采用连通域快速标记法，能够对二值图像连通域进行快速标记，并把连通域以vector容器返回。有源代码，有测试图像，
- 2022-04-17 18:52:36下载
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视频加权融合
该源代码可以实现视频的加权融合，融合的加权比重可以自己设定。当然，本压缩包没有相应的视频，需要打击自己载入两个视频，并且把位置自己重新设定
- 2023-05-05 11:05:04下载
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经典的指纹识别程序
经典的指纹识别处理程序# Microsoft Developer Studio Generated Dependency File, included by edgedetect.mak..fmtbitmapfmt_bitmap.cpp : "..fmtbitmapfmt_bitmap.h" "..fmtbitmapfvsfile.h" "..fmtbitmapfvsimage.cpp" "..fmtbitmapfvsimage.h" "..fmtbitmapvector.h" ..fmtbitmapfvsfile.cpp : "..fmtbitmapfvsfile.h" "..fmtbitmapfvstypes.h" ..fmtbitmapfvsimage.cpp : 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2023-01-17 13:05:04下载
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libdmtx is open source software for reading and writing Data Matrix barcodes
libdmtx is open source software for reading and writing Data Matrix barcodes on Linux, Unix, OS X, Windows, and mobile devices.
- 2022-02-26 13:09:13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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