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立体网络摄像头

于 2023-04-17 发布 文件大小:1.54 kB
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此项目包含使用两个摄像头的立体视觉摄像机的标定。它是使用 opencv 249 linux 平台实现

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  • 人脸识别源代码
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  • 水平集的matlb程序
    通过水平集的数据处理可以将摇杆影像中的特征对象进行提取,针对所要研究的对象进行分析,大大的提高了研究的进度,避免了不必要的误差充。
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  • Harris角点检测算法
    本资源提供了Harris角点检测算法的源码以及算法描述ppt,可以直接运行,但是记住得配置opencv环境,源码是基于opencv实现的
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  • TouchToRecord 大师
    android视频录制,模仿微视,支持按下录制、抬起暂停。进度条断点显示。视频录制存在的问题:1.如何获取摄像头的数据2.如何把获取到的数据保存到视频文件中3.如何录制音频,并和视频合并4.录制视频时如何实现暂停功能5.android摄像头支持
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  • 梯度锐化
    梯度锐化和拉普拉斯锐化。 但由于锐化使噪声受到比信号还要强的增强,所以要求锐化处理的图像有较高的信噪比;否则,锐化后图像的信噪比更低。邻域平均法或加权平均法可以平滑图像,反过来利用对应的微分方法可以锐化图像。微分运算是求信号的变化率,有加强高频率分量的作用,从而使图像轮廓清晰。由于图像模糊的实质是图像受到平均或积分运算造成的,所以为了把图像中任何方向伸展的边缘和模糊的轮廓变得清晰,可以对图像进行逆运算如微分运算,从而使图像清晰化。在图像处理中,一阶微分是通过梯度法来实现的。
    2022-04-19 23:19:41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。
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  • 新颖性检测
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    2022-02-07 01:52:27下载
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    2022-05-31 00:01:23下载
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