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stm32f103摄像头开发

于 2022-04-19 发布 文件大小:358.63 kB
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代码说明:

应用背景飞行器空中拍摄。空中侦察,实时的图像传送和定位,用于飞行器的控制关键技术RGB检测技术、摄像头技术、stm32核心控制、fifo读取

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  • 灰度 阈值
    灰度图,阈值判断,根据输入的图像内容,计算出当前图片的阈值范围。如果当前的图片的值 大于67,表示图片没有芯片,如果小于60,则表示有芯片,先将图片内容反转,然后处理。注意图片边缘化的处理。返回值的范围大小,可以根据的图片的亮度进行调整。
    2022-02-02 13:27:21下载
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    matlab小波提取纹理特征,进行Gabor小波滤波进行纹理特征提取,一副图像经过小波变换为HH、HL、LH、LL四个子带,再使用这些子带进行特征提取,进行识别
    2022-09-22 02:00:03下载
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  • 小波在识别中的作用
    算法步骤: Step1:对原图像进行2级小波分解; Step2:对识别图像构建统计特征向量; Step3:由式(5-3)求两幅图像特征向量夹角的余弦值; 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
    2022-04-29 17:53:48下载
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  • 语音控制系统的MATLAB源代码
    应用背景一个声音命令装置(VCD)是一种通过控制人声。通过消除需要使用按钮,刻度盘和开关,消费者可以很容易操作设备时用手或在做其他任务时。一些VCD的第一个例子可以发现在家电洗衣机这让消费者可以通过语音命令来操作洗衣机和移动电话与语音激活拨号。关键技术一些VCD的第一个例子可以用洗衣机家电发现这让消费者通过语音命令和移动电话来操作洗衣机,具有语音激活拨号功能。我们已经开发出一种快速,可靠的语音控制系统,可以在一个实时系统。所提出的方法,以快速和有效的方式识别语音命令。关键词:MATLAB源代码,,,语音,语音识别系统控制,,。
    2022-06-18 18:49:44下载
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  • MRF分割算法源码(MATLAB)
    用MRF建模实现图像分割的源代码,有30几个函数,可以作为例子程序,对初学者很有用,能得到直观的印象。
    2022-02-26 00:07:22下载
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    ijl工程文件, #ifdef IJL_MSEXPORTS   #define IJLFUN(type)             extern __declspec(dllexport) type IJL_STDCALL   #define OWNFUN(type) 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
    2022-07-26 02:03:09下载
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  • LBP的人脸识别算法
    局部二值模式LBP(Local Binary Patterns)是一种从局部纹理定义中衍生出来的算法,所谓的纹理是图像分析中常用的鉴别特征,它所含有的信息能够表征物体表面的变化。自1996年Ojala 等人提出LBP算子以来,由于其优秀的分类特性和计算的简便性,使得其广泛的运用于图像检索、人脸分析和工业检测等领域。本资源是LBP人脸识别的实现代码。
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  • 应用TV模型对进行
    利用主动轮廓线算法和TV模型进行图像处理! 对应于文献:Fast Global Minimization of the Active Contour/Snake Model
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  • 边缘检测算法Verilog实现的
    资源描述关于边缘检测的Verilog程序,适合图像处理的同学看看,毕业论文和实际项目都可以参考。
    2022-03-04 08:04:09下载
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  • kalman+camshift 跟踪程序
    针对camshift跟踪容易丢失目标问题,加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置,跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法,后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代,之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围,这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像,可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级,可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法,对运动不敏感,所以不能进行两帧之间目标的关联分析(这一部分要我们自己做)。而这个算法之所以能够用来跟踪,我认识是算法的前提假设,相连帧间目标的运动是微小的,即运动是近似连续的,这样密度函数是连续的,就可以沿梯度方向寻找局部最优值,这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢,这是因为密度函数可能有多个峰,而梯度搜索很容易掉进局部最优值,而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取,即目标特征的表示方式,是一个很重要的部分。
    2022-05-28 22:57:31下载
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