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于 2022-03-05 发布
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基于模板匹配操作比较简单,实现效果也是比较好的。该方法的主要思路是待检测图像与先前做好的模板图像之间提取的特征向量逐个进行比较,计算它们之间的相似度,然后将图像归于相应的类。本次实验使用的模板是trainImgs中的train20.dat文件先建立模板,然后 在计算待检测图像与模板之间的欧氏距离,与设定的阈值相比较,从而检测出该图像的人脸区域。#include "stdafx.h"#include "facedetect.h"#include "facedetectDoc.h"#include "facedetectView.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;pDC->TextOut(600,10,"操作说明:");pDC->TextOut(600,40,"步骤一:载入训练库 *.dat 生成模板");pDC->TextOut(630,60,"(训练库在程序关闭前只需载入一次)");pDC->TextOut(600,80,"步骤二:载入 *.raw 或 *.txt/*.lst");pDC->TextOut(630,100,"如果载入的是 *.txt/*.lst 列表");pDC->TextOut(640,120,"按 Page Down/Up 翻页");pDC->TextOut(650,140,"(需要修改 *.txt/*.lst 里边的存放地址)");pDC->TextOut(650,160,"(注意存放地址不得出现中文或符号
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图 像 处 理 与 Borland c + + 生成器
这些代码做一些像图像去噪和高-通行证-筛选器操作。
每个图像下载与 BMP 格式可以转换为黑或白色。
您可以将图片 resultats 保存到 bmp 的文件格式。
2022-09-07 19:50:03下载
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图 像 缩放matlab实现,适合于初学者学习
图像缩放程序代码,适合于初学者学习。代码中包括最近邻算法,B样条算法,双二次B样条插值算法,双三次算法等经典算法。程序简单易懂。
2023-03-12 17:05:04下载
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测地线主动轮廓模型
这个 Matlab 程序实现测地线主动轮廓线模型。测地线活动轮廓。测地线活动轮廓模型,由Caselles et al.引入,为从经典的主动轮廓模型的边缘检测提供替代模型。这种方法是相当于找到一个精心挑选的黎曼空间的两个点的测地距离。这个新的模型并不冲浪呃从一些古典的主动轮廓线模型的限制。由于这种模型的内在本质,几何形状的轮廓的变化都自动处理,因此可以同时识别多个对象。此外,这种新方法使用参数较少,因此减少了对图像的预处理,需求。这种方法也不太容易变化的边缘,允许对象与非理想边缘将被认出。
2022-03-07 00:07:07下载
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特征向量生成用于训练和测试
特征向量生成用于训练和测试使用功能的中心矩、 预测、 纸张歪斜、 和 iprops 函数的平均值
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Twain官方例程+官方说明文档+阅读笔记
资源描述twain协议的官方文档+官方开发例程+TWain接口规范概述及其应用+Introduction-to-TWAIN-Direct。整理了官方的大部分内容,之后会附上官方文档的中文翻译。
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decoder11 BC7 EN代码
BC6HBC7 编码器解码器示例更新
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opencv 图 片相减
通过打开摄像头或者视频进行图像处理。主要通过图片相减,来实现运动物体的跟踪。具体实现方法如下:逐帧读取视频(从摄像头或者文件中抓取并返回一帧),创建首地址并分配存储空间、创建矩阵、转化成单通道图像再处理,高斯滤波先,以平滑图像、当前帧跟背景图相减、二值化前景图。。。。。。。。。。
2023-01-23 19:30:03下载
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h.264编码算法 c++实现
开发H.264视频编码算法开源代码:JM8 或者 X.264 (自行查找)实现算法:baseline profile ,含H.264算法参数设置(分辨率、帧率(I/P:15-20)等)和解码后的I帧缩略图(如每5秒抽取一帧/一分钟视频)输入:AVI(非压缩AVI,文件会较大,5分钟内为佳) 输出:解码后的信息(平均码率等)及缩略图分辨率:320X240,D1、720皆可
2023-08-23 07:20:05下载
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rgb2grayRGB图 像 转换成灰度图
以R、G、B为轴建立空间直角坐标系,则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示,而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射,最容易想到的就是射影(即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线),事实上Matlab也是这样做的,并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。
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Bag of feature
Bag of features(Bof)一种是用于图像和视频检索的算法,此算法的神奇之处,就在于对于不同角度,光照的图像,基本都能在图像库中正确检索。
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