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Scale-invariant feature transform

于 2022-03-12 发布 文件大小:4.05 kB
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代码说明:

Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by  请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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    颜色分类案例,展示了如何使用分类器来实现颜色识别功能。文件包含一个色谱图像、演示程序和SVM分类器文件。程序大致思想为:1. 将图像变换到HSV空间;2. 采集每种颜色的样本点,加入到SVM分类器;3. 训练SVM分类器;4. 循环获取带分类的点,进行分类识别。
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  • 采用最小均方差对背景进行预测
    应用背景二维最小均方滤波(TDLMS)实际上是一种典型的自适应线性预测算法,它在预测过程中采用了最小均方误差准则。当红外图像的背景具有强相关性时,二维最小均方滤波是行之有效的方法。关键技术经过上述自适应滤波处理后,将预测背景与原图像差分即可获得抑制背景后的目标图像。这种预测算法的特点是结构简单,速度快,并且能够使差分图像信噪比得到较大的提高。
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  • Windows中的画软件
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  • 基于视频的实时人脸检测与跟踪
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  • 实现DFT和FFT及其逆变换
    C语言实现,快速傅里叶对于非标准图像处理有欠缺,快速傅里叶的输入最好为标准图像大小,否则逆变换后原图会出现模糊,该源码中包含基本的dft变换,速度很慢,但处理任何图都可以。
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