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隐藏在数字图像信息隐藏的文本
此源代码告诉如何隐藏进程的文本可以采取数字输入图像的地方使用过程中的数字图像隐写术，所以然后可以适当地隐藏内容。
- 2022-01-26 16:27:03下载
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MATLAB图像处理实例详解教学（杨丹 赵海滨） 源代码
MATLAB图像处理实例详解教学（杨丹 赵海滨） 源代码 带有所有的试例图片
- 2022-06-15 13:40:39下载
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形态学滤波--tophat
应用背景灰度形态学是数学形态学处理扩展到灰度图像的基本操作与二值形态学不同的是,灰度形态学处理的是灰度数字图像而不是集合。关键技术Top一Hat运算是原始图像信号与其开运算后的信号之差,所以经Top一Hat变换处理后的图像,能抑制平缓变化的背景和不相关结构信息,提取出形状类似于结构元素的孤立目标和噪声,即可以检测出图像信号中的灰度峰值,因此Top一Hat算子具有高通滤波的特性。
- 2023-05-23 10:30:04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。
- 2023-06-24 03:30:06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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GSP是一个图书馆的小波分析的matlab程序，小波包分析，余弦包分析和匹配追踪
WaveLab是Matlab函数的集合，作者和合作者使用这些函数来实现与小波分析相关的各种算法。部分可用技术列表：
- 2022-01-26 05:42:36下载
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模糊C均值
这个例子说明如何在2维数据进行模糊C均值。模糊c均值（FCM）是一个在其中一个数据集被分成n团簇与每一个数据点在属于每个集群到一定程度的数据集的数据聚类技术。例如，位于靠近一个簇的中心有一定的数据点将有属于或会员到该集群和位于远离集群的中心将有属于或度低的另一个数据点的高度隶属该集群。
- 2022-09-06 17:30:03下载
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camshift opencv
从opencv/sample里获得cvInRangeS函数可用于检查一个矩阵中的像素灰度值是否属于某一指定范围。并且可以输出一个单通道矩阵来进行标识。
- 2022-07-06 19:02:33下载
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基于块匹配的运动估计算法
用块匹配法进行运动估计的matlab实现方法，返回运动矩阵
- 2022-02-03 17:11:23下载
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opencv平面标定法
程序通过研究张正友平面模板标定法，通过opencv编程，实现了双目立体相机内外参数的标定，通过与matlab标定对比，实验结果几乎一致。使用者只需从不同角度拍摄平面模板，获得足够多的图片，将文件内的图片替换掉，即可得到自己相机的参数
- 2022-01-26 04:39:20下载
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