-
QR码编解码，带源码VC环境编译
libdecodeqr-0.9.3docApiReference.ja
....................HackingGuide.ja
....................LGPL
....................README 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
- 2022-03-05 21:11:41下载
- 积分：1
-
H263编码
资源描述主要研究H263编码实现,完整的源代码程序，适合初学者参考学习。代码清晰有完成的VC+6工程代码。
- 2022-09-24 19:50:03下载
- 积分：1
-
混合高斯背景建模
资源描述视频处理需要提取前景，相对于简单的帧差法而言，混合高斯建模能直接提取出前景，但是运算量有些大。
- 2023-01-10 01:05:14下载
- 积分：1
-
图像小波融合
图像小波融合代码。
小波变换是将图像分解成频域上各个频率段的子图，以代表原图的各个特征分量。这对后续的融合处理极为重要，使得融合处理可以根据不同的特征分量采用不同的融合方法以达到最佳融合效果。图像的融合策略（方法）是图像融合的核心，方法与规则的优劣直接影响融合的速度与质量。
在一幅图像的小波分解中，绝对值较大的小波高频系数对应着亮度急剧变化的点，也就是图像中对比度变换较大的边缘特征，如边界、亮线及区域轮廓。融合的效果
就是对同样的目标，融合前在图像A中若比图像B中显著，融合后图像A中的目标就被保留，图像B中的目标就被忽略。这样，图像A、B中目标的小波变换系数将
在不同的分辨率水平上占统治地位，从而在最终的融合图像中，图像A 与图像B中的显著目标都被保留。
- 2022-08-17 08:11:04下载
- 积分：1
-
SIFT KD树 图像拼接 全景图_多幅图 opencv
SIFT KD树 图像拼接 全景图_多幅图 opencv 这个是完成的程序 在windowsVS2008下编译通过 ，可以直接运行 是很好的学习范例
同时也具有很好的工程使用价值
- 2022-02-04 01:30:33下载
- 积分：1
-
绘制各种类型
在图像上，绘制多种形状的方形，直线， 用来做2D矢量图像设计时使用。给出了各种绘制方形，和直线的方法。It manages simple graphic objects like rectangles, lines and ellipses, other than images and RTF text. It shows most of the capabilities of GDI+, such as color transparency, pen style, start/end line cap and so on.
- 2022-03-25 08:52:08下载
- 积分：1
-
FFT源代码
module FFT16(xn_r,xn_i,RST,CLK,START,OUT,Xk_r,Xk_i);
input [15:0] xn_r,xn_i; //输入的实部与虚部
input RST,CLK,START;
//FFT启动信号与时钟信号和复位信号
output [15:0] Xk_r,Xk_i; //FFT输出实部与虚部
output OUT; //输出标志信号
reg [15:0] Xk_r,Xk_i;
reg OUT;
reg OUT1,STRT1; //级联FFT4的输出标志和启动信号
reg [2:0] k,j,m,n,l,p; //循环指针
reg [4:0] i;
reg &nb
- 2022-12-19 12:35:04下载
- 积分：1
-
彩色制造跟踪
应用背景你可能有你的运动视频。这个程序检测接头用彩色标记和计算角度从肩肘>；>；手腕。和它的速度。你可以看到只有骨骼或全视频。你可以控制播放速度，并看到标记帧的帧。你可以拍一个跟踪标记的快照，或者可以用跟踪标记和角度来渲染整个视频。关键技术利用OpenCV跟踪颜色。（蓝色，红色，绿色，深绿色）。基于OpenCV的视频渲染。用opencv绘制文本。使用Qt库。
- 2022-11-04 02:35:08下载
- 积分：1
-
图像分割
在此代码中成长在大脑中的肿瘤部分被分段。它处理与 dicom 图像和有一套 40 dicom 图像加载到一个接一个的代码和分割完成。首先由通过添加一些对比度和亮度提升形象完成一些调整。然后图像转换为二进制图像后，不同强度被分配到图像的不同部分。然后基于位置和强度，它分段的肿瘤部分。
- 2022-05-29 11:25:45下载
- 积分：1
-
使用 YCbCr 颜色空间的人脸检测
人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。
人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。
人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测
- 2022-04-16 09:37:53下载
- 积分：1
