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将彩色图像转换为灰度图像C代码
自己编写的C代码,在windows平台下读入彩色rgb图像,预留出图像数据指针,然后将彩色图像通过变换公式变为灰度图像,已编译可运行。
- 2022-01-25 20:20:49下载
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SPHIT图像编码
应用背景本程序使用VC++编写,主要实现Spiht编码算法。Spiht算法虽然已经非常成熟,但是作者从
网上下载了一些代码来看,编写的不是很规范,所以作者在此整理了Spiht程序,在VC6.0下通过调试.
在菜单中首先打开一幅图像,之后选择"Spiht编码",输入码率和分解层数,即可完成压缩,压缩后的
文件存放在E盘的根目录下(也可以设置其它目录,在程序相应处进行修改即可);之后再选择"Spiht解码",即可显示解码后的图像和相应的PSNR。
关键技术针对图像小波变换和图像压缩的源码,使用9/7提升小波和比EZW更高一层的SPHIT对小波系数进行编码。可以输入不同的每个像素的比特数和小波变换层数,来实现BMP图像的SHPIT编码,并且可以通过SPHIT反变换来查看编码的后的图像
- 2023-01-25 12:00:04下载
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superpixel的C++源代码
2010年PMAI的杰出论文的开源代码,Superpixel,用于图像分割效果非常好。是目前图像分割主流方法之一!
- 2023-09-08 23:50:02下载
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图像处理
本代码涉及到对图像读取,高斯滤波,中值滤波,最大值滤波,最小值滤波,边缘检测,图像反转,等等,对于初学图像出里的人有较好的帮助,尤其是不会弄的更有较好的参考价值
- 2022-11-28 14:50:04下载
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区域生长算法
应用背景一个递归的区域为2D和3D图像集和二进制掩码输出多边形生长算法。这个函数的主要目的在于清洁和高度记录的代码。关键技术使用方法: ;[ J ] = P,区域生长(CIM,initpos,thresval,maxdist,tfmean,tffillholes,tfsimplify)输入: ;CIM:二维/三维灰度矩阵 ;- initpos:初始种子位置 坐标;- thresval:要包括 绝对阈值;- maxdist:最大距离在【PX】 初始位置;- tfmean:更新的区域意味着初始值(慢) ;- tffillholes:填充封闭孔的二进制掩码 ;- tfsimplify:减少线路简化顶点个数输出: ;P:vxn阵列(有点尺寸,N V号)。P是封闭的多边形的所有相关像素/体素 ;J:二进制掩码(具有相同的大小作为输入图像)显示1(真)相关的像素/体素和0(假)之外
- 2023-01-04 01:15:03下载
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qcad2.05可用于windows和linux的源码-qcad2.05 can be used for windows and linux source code
qcad2.05可用于windows和linux的源码-qcad2.05 can be used for windows and linux source code
- 2022-03-07 11:16:22下载
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贝叶斯算法手写数字识别
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情况下为90%。此外,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。具体步骤为:“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”。注意,待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录,这两文件保存训练后网络的权值参数。具体使用请参照书中说明。
- 2022-03-11 05:03:41下载
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OpenCV打开摄像头并自动截图
应用背景用python语言写的,基于OpenCV的小程序,可以开启摄像头,并按下Esc键截图,同时有C++版本的,希望对你有用,也希望一起交流!关键技术OpenCV的简单应用,利用index值开启相机,并判断在Esc键按下截图并退出,支持python和C++两种语言,方便灵活运用,同时代码附有详细注释,可以让你更好理解每一句代码的含义,帮助你读懂程序,谢谢!
- 2022-11-08 09:25:03下载
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Bitmap实现了将一张图片分解为多张指定尺寸的图片,以及将多张图片合并为一张。
Bitmap实现了将一张图片分解为多张指定尺寸的图片,以及将多张图片合并为一张。...程序编译环境:VS2005 VC++ MFC UNICODE
- 2023-04-24 00:30:03下载
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频率域图像增强
流程:原始图像——傅里叶变换——频率域滤波处理——傅里叶变换——增强后的图像。在具体进行频率域的各种处理滤波的前后,进行了傅立叶变换以及傅立叶反变换.这两个变换的过程就是将空间的信息分解为在频率上的表示,或者将频率上的表示转化为空间上的表示,两种变换是互为逆变换的.正是通过傅立叶正反变换的处理,才使得频率域上的处理可以用于图像的增强
- 2022-05-25 05:01:06下载
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