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mjpg-streamer-r63.tar.bz2
mjpg-streamer图像采集和处理，可以在网页上看到摄像头静态采集图像和动态采集的视频，非常好的适合初学者研究的开源源代码。
- 2022-01-24 10:23:10下载
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FreeImage图像处理dll
FreeImage [1]是一款免费的、开源的、跨平台（Windows 、Linux 和Mac OS X ）的，支持20 多种图像类型的（如BMP 、JPEG 、GIF 、PNG 、TIFF 等）图像处理库。其最大优点就是采用插件驱动型架构，具有快速、灵活、简单易用的特点，得到了广泛使用。
FreeImage 的主要功能有多格式位图的读写；方便的位图信息获取；位深度转换；位图页面访问；基本的几何变换和点处理；通道合并与混合等。FreeImage 暂时不支持矢量图形和高级图像处理，位图绘制需要由用户来完成。
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- 2022-09-01 07:20:03下载
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amcapzwb_setup.zip
amcapzwb_setup.zipamcapzwb_setup.zipamcapzwb_setup.zipamcapzwb_setup.zipamcapzwb_setup.zip
- 2023-03-20 10:20:04下载
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SIFT算法
SIFT算法的代码实现，快速进行图像拼接，源码是个Demo，可以允许和测试！
- 2022-03-02 16:55:38下载
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Retinex去雾
基于retinex理论的图像去雾代码。本代码实现基于Retinex理论的三种方法，分别为单尺度Retinex，多尺度Retinex，以及自商图像方法。直接运行每个文件夹下的test文件就可以得到对应的方法的处理结果。
- 2023-04-08 12:30:03下载
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图像滤波
图像滤波使用 matlab 代码。
在这个文件中，我们有的图像转换到频率域 （使用离散傅里叶变换 （利用矩阵为我创建的函数方式）） 然后在频率域滤波的卷积低、 高和乐队的通行证和最后这种产品我们做傅里叶变换逆之前。
- 2022-09-23 13:15:03下载
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BTS (Brain Tumor Segmentation)Based on Otsu Thresholding
在医学图像处理领域。大脑分割在诊断许多疾病方面有着各种重要的应用；
- 2023-04-23 21:05:04下载
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OpenCV实现的Mean-shift分割
应用背景Mean shift作为一种有效地特征空间分析方法，在图像滤波，图像分割，物体跟踪等方面都有广泛的应用。OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。关键技术OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。
其中滤波的c++函数原型为：
void pyrMeanShiftFiltering(InputArray src,
OutputArray dst, double sp, double sr, intmaxLevel=1,
TermCriteria termcrit=TermCriteria(
TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) )
src和dst分别为输入和输出图像，8 bit,3 channel,sp和sr为空间域和颜色域的半径，maxLevel为分割用金字塔的最大层数，termcrit为迭代的终止条件。、
分割的函数原型为：
void gpu::meanShiftSegmentation(const
GpuMat& src, Mat& dst, int sp,
int sr, int minsize, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER
+ TermCriteria::EPS, 5, 1))
大部分参数与pyrMeanShiftFiltering相同，minsize为最小的分割区域大小，小于这个大小的区域会被合并。
OpenCV sample里用pyrMeanSh
- 2022-01-24 09:21:38下载
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图像滤镜（VS2010+C++，包含约100中处理）
关于图像的各种滤镜特效源代码，约包含100种，如常见的图像处理效果。包括：contrast，hue，gamma，brightness，sharpness，emboss，saturation，exposure，shadow，blend 等等
- 2022-03-22 15:21:37下载
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opencv1.0+加入纹理特征的粒子滤波
应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。
- 2022-06-18 03:12:10下载
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