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cHOG特征提取

于 2023-05-10 发布 文件大小:33.84 MB
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资源描述用专业的图像处理软件opencv对图像进行chog特征提取

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    图像平滑处理,主要是平滑算法,对于初学opencv实现的人来说是个很不错的例子。
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    非常好的DS证据理论算法代码,应用DS证据理论的融合算法进行图像分割,代码可用,无报错。有实例图像。
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  • 基于OpenCV的方向选择滤波
    基于OpenCV的方向选择滤波,其中的高斯滤波的核存放在文件中。Windows平台开发,角度Theta的选择通过15 个邻域的梯度求解。
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  • 多目标协同分割算法程序代码
    本文作者开创了多目标协同分割算法在现有的数据集中分割效果良好,用途很广泛。文的优点在于:由于标号增长的准确性在图形转换半监督学习框架中主要依赖于图形节点的相似性有多可靠,在Gunhee Kim ,Eric P. Xing[9]等人提出的多前景协同分割中节点代表着图像区域,它们的相似性既不是很容易区别又不是特别的稳定,尤其是不同图片中相同物体很大的外观差别,分割成属于不同物体的相似性有可能大于分割成相同的物体。这样本文提出结合全局连通约束图形转换半监督学习框架。每个约束项能够看成是一个线性不等式,基于此,我们开创了切平面算法,它能够解决线性不等式约束项和标号增长的凸一元二次方程之间的迭代,寻找最大违反约束项。
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  • 基于空间和谱熵的无参考质量评价
    我们开发高效通用无参考 (星期日) 图像质量评价 (IQA) 模型,它利用局部的空间分辨率和光谱熵特征上的扭曲图像。我们使用随后进行质量评估的失真分类 2 阶段框架,利用支持向量机 (SVM) 训练图像畸变和质量预测发动机。由此产生的算法,称为基于空间谱熵的质量 (SSEQ) 指数是能够跨多个扭曲类别评估扭曲图像的质量。我们解释用熵特征和它们与感知的相关性,彻底评估生活 IQA 数据库的算法。我们发现 SSEQ 与吻合较好的图像质量,人类的主观意见,统计学上优于全参考 (FR) IQA 算法独和几种高绩效 NR IQA 方法: 痹祺、 DIIVINE、 BLIINDS-ⅱ 型。SSEQ 具有相当低的复杂度。我们还测试了 SSEQ 的 TID2008 数据库,以确定它是否是独立于数据库的性能。
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    模糊系统的 GUI。 基于规则的系统。 特定类型的推理,使用"如果那时 else"规则语句。如上文所述,规则是简单模式和推理引擎搜索模式匹配的数据中的模式匹配的规则。"如果"是指"当条件为 true,""那么"是指"采取行动 A"和"else"手段"时的条件不是真正采取行动 B."下面是一个示例与该规则可能的原因: 如果抢劫为 TRUE 和 可疑证人鉴定为 TRUE 和 怀疑的实物证据是 TRUE 和 怀疑缺乏不在场证明是真正的 然后 可能的原因是真正的 其他 围捕嫌疑 规则可以转发链接,也称为数据驱动的推理,因为他们开始用数据或事实和规则,适用于事实直到达到的目标是看看。规则还可以逆向链接,也称为目标驱动推理,因为他们以一个目标开始,寻找规则适用于这一目标,直到得出的一个结论。
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    由高斯分布驱动的水平集,由李旺实现。这篇论文发表于2009年的信号处理
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    应用背景 简单的基于pil库 和python自带函数来实现序列直方图 并将其打包成exe文件  在没有python环境下也可以运行 对多种格式的序列图片进行处理 。。关键技术循环获取整个序列的像素值 然后画出其直方图  并将其打包成exe  文件 使其在不同的环境下可以运行。。
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