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基于颜色空间的皮肤检测

于 2022-03-31 发布 文件大小:1.00 MB
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代码说明:

皮肤的颜色已被证明是一个有用的线索前, 过程的人脸检测、 定位和跟踪。图像内容过滤,内容了解视频压缩和图像的颜色平衡应用程序也可以受益于自动检测图像中的皮肤。近几年文献见诸众多作品为肤色分割和检测

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  • Detect face use Skin color
    此代码将检测图像,然后使用肤色属性检测人脸
    2022-02-14 00:03:32下载
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  • compressed sensing reconstrution code
    cs算法:FBMPR。
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  • 基于opencv的目标检测与跟踪
    资源描述静态背景下,多目标的识别与跟踪,目标用方框标出,效果非常好。
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  • opencv1.0+加入纹特征的粒子滤波
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    利用opencv和VC环境  对图像进行各种处理  包括预处理和分割等,编写一个MFC程序框架
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  • 同态滤波器C++代码实现
    资源描述 同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础,利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。 一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成,即 f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i(x,y)为照明分量(入射分量),是入射到景物上的光强度; r(x,y)为反射分量,是受到景物反射的光强度。 具体步骤如下: (1)先对上式的两边同时取对数,即 Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y) (2)将上式两边取傅立叶变换,得 F(u,v)=I(u,v)+R(u,v) (3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v),可得到 H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v) (4)逆傅立叶变换到空间域得 Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) 可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。 (5)再将上式两边取指数,得 g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)| 这里,称作同态滤波函数,它可以分别作用于照度分量和反射分量上。                                          &nbs
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