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HIC_new
用spiht写的图像压缩代码，适用于基于DWT的图像压缩，欢迎下载(Written by SPIHT image compression code, the application of DWT-based image compression, welcome to download)
- 2007-12-14 08:52:38下载
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duqushipintibeijing
视频读取并提取目标背景 背景要求是静止的 效果很好(Video read and extract the target background static background requirements are well)
- 2009-03-03 10:15:16下载
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imagegaoduchang
能实现图像的分割和识别,能够区分开近似颜色区域的影响(this code can perform image crop and recongition)
- 2020-06-25 00:00:02下载
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skin
matlab肤色检测程序。rgb2tsl.m用作颜色模式转换,将RGB模式转换为TSL模式。skin.m实现肤色检测，肤色区域为白色，非肤色区域为黑色。(matlab color detection procedure. rgb2tsl.m color model used for conversion, will be converted to RGB mode TSL model. realize skin.m color detection, color region is white, non-color region is black.)
- 2008-06-02 10:33:15下载
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MRF_FCM
实现模糊聚类算法（FCM）与马尔科夫随机场空间约束（MRF）的图像分割、SAR图像变化检测(Fuzzy Cluster Method and Markov Random Field for Image Segmentation or SAR Change Detection)
- 2021-04-13 13:58:56下载
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盲水印嵌入提取-已实现
使用盲数字水印实现DWT ，数字水印的嵌入和提取，小波变换(Using blind digital watermarking to implement DWT)
- 2021-05-08 10:58:35下载
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mx-maskrcnn-master
说明： 我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)
- 2020-06-17 15:20:12下载
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MATLAB
matlab 图像处理方面的经典书籍，值得初学者仔细认真的学习(matlab image processing aspects of classic books, worthy of serious study carefully beginners)
- 2014-06-15 21:25:27下载
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sift-matlab
sift特征提取的matlab源码，可用！
sift特征提取的matlab源码，可用！(sift feature extraction matlab source code, available! sift feature extraction matlab source code, available!)
- 2021-02-26 23:19:37下载
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DCT_watermark
说明： dct域的图像数字水印，将水印图像信息隐藏在DCT系数的中频部分。(DCT domain image watermarking, the watermark image information hidden in the intermediate frequency part of DCT coefficients.)
- 2021-02-22 17:29:41下载
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