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用c++写的图像几何变换源代码,可以运行
应用背景本程序是使用vc++写的,主要用于数字图像处理,源码为原创,可以运行,实现的功能为图像的几何变换,如有疑问可与我联系。关键技术图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像,如果画面过大或过小,都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候,会发生一些几何畸变,例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时,需要对图像进行旋转、平移等处理。
- 2023-03-30 20:40:03下载
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数字识别系统
使用说明:第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)第二步:识别。 首先,打开图像(256色) 再次,进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。步骤为:“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意,要识别的图片,要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数
- 2022-08-14 09:08:48下载
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pcl vs2010 sample code
pcl mfc公司;
- 2022-02-02 18:17:12下载
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算术编码、压缩、编码和数据压缩
它是一种算术编码。它用于获取标记值,我们可以从中发送文本。它在压缩技术中的应用
- 2023-04-20 15:55:03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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Local Phase Quantization (LPQ)特征
Latest Matlab implementation of Local Phase Quantization (LPQ) descriptorsLPQ(Local Phase Quantization)算法的原理是假设平滑函数h(x)中心对称,则其傅里叶变换为H(u),对所有H(u)≥0有∠G(u)= ∠F(u),其中F(u)和G(u)分别为原图像和平滑后图像的傅里叶变换,因而在H(u)≥0条件下,图像对平滑有不变性。
- 2022-03-12 11:08:28下载
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图片批量处理-图片格式转换-python
有时候我们需要对一批图片进行同一个或同一组相同的操作,虽然手工也能完成,但毕竟太耗时耗力。python脚本提供了一个强大的工具,通过几行简短的代码便可以将人工需要几个小时甚至更久的工作交给计算机完成,而你便可以做其他事情了。这个文件时一个例子,将一个文件夹中的所有某种格式的图片转换成另外一种图片。
- 2022-05-21 18:07:16下载
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Lucas_kanade C++编程 可运行摄像头读取图像
使用VS2010,opencv2.3版本,进行Lucas_kanade金字塔仿真,其中调用Opencv库函数cvCalcOpticalFlowPyrLK,获得第二帧图像的光流点,
- 2022-02-20 07:18:38下载
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VS2005+OpenCV实现汉字识别功能
程序主要是验证图像处理的一些算法,主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究,研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割,同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先,首先利用高斯平滑滤波器,对图像进行平滑处理,去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理,随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割,最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方,一是它的识别精度还不是很高,这是因为没有采用特征提取的方法,只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别;二是系统不是很稳定,有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。
- 2022-03-19 01:18:06下载
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列分割字符和行分割字符的程序
图像的字符分割,有列分割和行分割两种。都有案例图片进行示范!
When recognizing characters in matlab, the code of column segmentation and row segmentation characters! Pro-test is effective, column segmentation is better, row segmentation is a little bit of a problem. Hope to improve the pro-comments! Declarations: This segmentation algorithm is relatively simple, so it is suitable for the case of wide character gap and standardized character. Handwriting or characters that are too close together can go wrong!
- 2022-06-13 15:35:23下载
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