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图像锐化处理
对图像进行梯度锐化处理,并用数字图像进行测试,从结果看出,经过3次锐化处理后,图像周围出现“长毛‘现象。
- 2022-01-25 22:34:51下载
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变权重MRMRF图像分割的MATLAB实现
1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解,设定EM算法迭代的停止条件,按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1,根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类,获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数,采用运算速度较快的迭代条件模式(ICM)通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则,迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上,作为这个尺度的初始分割。重复5,直到获取最细尺度上的分割结果。
- 2022-04-19 10:18:53下载
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边缘检测算法
边缘检测算法喜欢罗伯茨、 空降和普鲁伊特运算符可以用于更多灰度梯度和
噪音。对于检测对角边缘 Sobel 运算符是更加敏感。另一方面,普鲁伊特运算符是更多
敏感的水平和垂直边缘。康力的运算符基于三个标准。第一个条件是使用
为疏导图像的高斯函数。二是一阶导数的最大值对应于
最小的一阶导数。换句话说,这两个点用灰度 (强边缘) 和点的戏剧性变化
稍有变化的灰度与对应于第二阶导数零交叉点。因而这些两个阈值为
用于检测弱边缘和强边缘。康力的算法不是容易受到噪声干扰的事实
使其真正弱边缘检测的能力。所以 Canny 的算法是边缘检测优化算法。
- 2023-02-20 10:15:03下载
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Adaboost的人脸检测代码 效果不错
2001年,Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上,并得到了很好的效果,在人脸检测方面取得了巨大的成就:1)首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述,由于Harr特征的简单有效性,提高了检测速度;2)挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器;3)采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器,先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除,再增强分类器的复杂度,继续滤掉剩余的无关区域,最后剩下的就是人脸区域,该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。
- 2022-12-21 12:30:03下载
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Adaboost人脸检测程序
用opencv实现基于Adaboost人脸检测的程序代码码。Adaboost对于人脸检测具有很好的分类效果,主要包括矩形特征、积分图像,弱分类器、强分类器和级联分类器。opencv自带Adaboost代码,使用方便,程序内有测试图像和测试程序,在网上下载的程序,经过本人的修改,可以运行,效果很好,仅供参考。
- 2022-01-26 17:47:33下载
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基于非采样Contourlet变换(NSCT)的图像融合
基于非采样Contourlet变换(NSCT)的图像融合算法的matlab实现
- 2022-05-29 13:45:43下载
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基于C++和QT的人脸识别程序
资源描述这是一个用C++编写的人脸识别程序,其中也有少部分用到一些QT,能够基本实现预期功能,可能代码还不够完善,欢迎大家指出缺点,以后还有进步空间
- 2022-09-19 19:25:02下载
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图像格式转换程序 用C++编写的程序
此程序用于图像格式的各种转换 使用C++编写的 C++中不能处理所有的图像格式 将其图像格式转换成BMP格式是有必要的。
- 2022-03-23 23:55:25下载
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人脸识别源代码
完整的人脸识别代码,实现加载的xml文件时事先训练好的。能够有效识别人脸,应对光照、灯光等有很好的检测效果,但对于遮挡还不能有效识别!
- 2022-11-23 07:45:03下载
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基于视频的实时人脸检测与跟踪
使用Opencv库在VC++平台下开发的基于视频人脸检测和跟踪。人脸检测使用的方法是肤色分割和Gentle Adaboost算法。人脸跟踪采用的是Camshift算法和卡尔曼滤波算法。能得到好的处理结果。
- 2023-05-27 01:30:03下载
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