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基于虹膜识别的人类识别
虹膜识别是一种重要的生物特征识别的身份识别中的方法成为非常活跃的课题研究和实际应用。虹膜识别系统包括虹膜区域定位和其次是虹膜识别的虹膜图像的数据集的生成。在此研究中，虹膜区域的内部和外部边界的定位提出了一种快速算法。归一化在寻找边界阶段，位于后虹膜从图像中提取的眼睛，然后哈尔变换用于代表数据集。使用此数据
集哈尔变换用于虹膜模式的分类。自适应学习策略培训的哈尔变换应用。仿真结果表明了遗传算法在个人身份识别的有效性。
- 2023-08-23 11:15:03下载
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背景差分法
视频图像处理，目标跟踪，以背景差分法分离出了前景和背景。背景建模，运动物体检测。Video image processing, target tracking, background
- 2022-12-30 00:15:09下载
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William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码数据集论文和大神页面
William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码，数据集，论文和大神页面。非常适合超分辨率初学者和相关研究的人员。很多代码下载了之后无法运行或者缺少文件，但是这个可直接运行，无需太多的调试。This is an implementation of the example-based super-resolution algorithm of [1]. Although the applications of MSFs have now extended beyond example-based super resolution and texture synthesis, it is still of great value to revisit this problem, especially to share the source code and examplar images with the research community. We hope that this software package can help to understand Markov random fields for low-level vision, and to create benchmark for super-resolution algorithms.When you refer to this code in your paper, please cite the following book chapter:W. T Freeman and C. Liu. Markov Random Fields for Super-resolution and Texture Synthesis. In A. Blake, P. Kohli, and C. Rother, eds., Advances in Markov Random Fields for Vision and Image Processing, Chapter 10. MIT Press, 2011. To appear.
- 2022-03-29 03:58:10下载
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贝叶斯算法手写数字识别
使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。该系统的识别率一般情况下为90%。此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。具体使用请参照书中说明。
- 2022-03-11 05:03:41下载
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图像分割
超像素分割，包括源码、EXE可执行程序、测试图像、使用说明等。代码完全可执行，不需引用其它库，不需进行其它设置。超像素分割一般对图像分割会形成过分割，所以可将其作为一般图像分割前的预分割处理，可用于模式识别等领域，当然也可用于医学图像分割领域。 程序基于文本框在文本框中输入需要 分割的图像超素点数，然后击开始按钮可以选择在文本框中输入需要 分割的图像超素点数，然后击开始按钮可以选择分割的图像，如下所示：点击开始按钮选择图片 ，该图是一幅神经元线粒体的显微片 ：然后选择处理图片的存储位置：处理后的图像如下所示：改变参数超像素点的目可以得 到不同的结设计，这需要根据实际来进行选 到不同的结设计，这需要根据实际来进行选 择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将像素点取为 200 ，得到如下所示结果： ，得到如下所示结果： 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
- 2022-02-25 00:56:34下载
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利用卡尔曼滤波跟踪
使用跟踪移动目标的例子,详细文档。卡尔曼滤波是目标跟踪的主要功能,程序使用卡尔曼滤波器实现正确的跟踪移动目标
- 2022-12-20 22:55:03下载
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python-opencv 教程
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
- 2022-06-13 00:26:13下载
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图像去雾质量评价标准
对各种算法去雾后的结果进行质量评价的matlab程序。内部含有信息熵，对比度，梯度等常用客观对比标准。
- 2022-03-19 04:52:00下载
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opencv2.4.9--Meanshift实现分割
应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。
- 2022-02-02 20:00:51下载
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矩形变换为单连通形状
matlab练习程序（矩形变换为单连通形状）变换使用的模板必须是单连通的，而且模板中心必须在模板内，如果在模板中打个结或是月牙形，这里的程序就处理不了了。虽然非单连通模板也有办法处理，不过不是这里要讨论的。这里用到的方法和矩形变换为圆那片文章中用的方法几乎一样，变换前后像素按比例缩减，不过在判断弧度和图像边界到模板中心距离时略有不同。变换为圆时弧度可以直接计算出来，而变换为任意形状只能算出一个最小相似值。至于图像边界到模板中心距离只能分八种情况判断了，处理圆时可以根据对称性简化程序，这里似乎没有什么好办法简化。变换细节上，那篇文章中使用的是正向插值，这里使用正向插值则会产生很多空洞，因此选择了更常见的逆向插值。
- 2023-06-13 00:10:03下载
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