基于相位相关性的运动估计实现方法

这基本上是车辆计数系统使用 matlab。它将视频文件作为输入，生成框架。通过平均第 10 帧，然后获得背景。然后应用图像处理技术来检测和跟踪这辆车从视频帧。

matlab练习程序（随机直线采样） 我只是感觉好玩，写了这样一段程序。原理就是先随机生成两个点，然后根据这两个点画直线，最后在直线上的像素保留，没在直线上的像素丢弃就行了。最后生成了一幅含有很多空洞的图像。当然，对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的。我也尝试修复了一下，用的算法我过去也写过，可以看 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

基于opencv的图像检索系统，输入待检索图像后，选择检索库路径并选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。

基于meanshift算法的图像分割，非opencv库函数，一网友自己实现的算法！

所有的图像增强技术已经被包括在这个特殊的项目。

C#读取DICOM并显示图像。这是一个可以有效的读取本地DICOM文件，并将其中的内容显示于内，实现文档与图片的有效转换

能够对给定文件的图像的纹理进行分析，提取相关的数据：包括能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关等信息，并显示分析结果

步骤1. 输入图像2. 转换为灰阶图像3. 边缘检测4. 扩大灰度5. 边界计算6. 预计算高斯距离权重7. 应用双边滤波器8. 提取本地区域9. 计算高斯密度权重10. 计算双边滤波器响应

计算机视觉技术中的一个重要部分就是斑点检测，它来源于区域检测，它在图像的预处理方面为重要环节，比如特征匹配、目标识别等方法之前。就图像方面而言，所谓斑点，就是有这样一块区域，它与周围的颜色和灰度值都有很大的差别，就是跟周围的图像性质不一样。在实际的自然环境里，就存在着这样的斑点，如苹果树上的一个苹果，站在苹果树下的小孩，甚至一座房子也可以是一个斑点等等。由于斑点是一个区域性的描述，相比一个单纯的角点，它的稳定性和抗噪声能力更有优势，对于图像的后期分析和处理有很有很大帮助

1、    采用了模块匹配进行印刷数字识别， 2、    识别的方式是通过图片“bmp”格式 3、    识别的结果在result中显示 4、    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