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人体肤色检测
在彩色空间中,皮肤颜色的分布较为集中,与其他景物颜色间有较好的可区分性,可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像中皮肤颜色的差异主要由光照引起,在检测中只考虑色度信息,就可以减少光照的影响,使肤色的分布更趋集中。通过检测皮肤区域,可以缩小人脸的搜索范围,提高检测速度。HSV空间是RGB空间的非线性变换,它将原本相关性很强的R、G、B值转换为相关性较弱的H、S、V值,H和S分量与人感受色彩的方式相一致。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。
- 2023-08-02 11:25:04下载
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特征选择
特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索( SBS , Sequential Backward Selection ):从特征全集O开始,每次从特征集O中剔除一个特征x,使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索( SFS , Sequential Forward Selection ):特征子集X从空集开始,每次选择一个特征x加入特征子集X,使得特征函数J( X)最优。简单说就是,每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入,其实就是一种简单的贪心算法。
- 2023-04-14 07:25:03下载
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分割图像和使用方法的代数拓扑的三角网格模型
我的任务是要熟悉图像和网格分割算法,使用代数拓扑。代数拓扑检查空间的拓扑由学习抽象的代数结构,而莫尔斯理论建构的空间顺序,注意到其拓扑结构的变化。坚持理论是什么使这些定量的方法之间的连接,通过将分配给每个拓扑功能其生命周期中由一步一步建筑空间。这种理论能够通过基于分水岭的方法主要被用于分割的目的。本质上,流域程序认为图像或网格被水淹了水,与湖泊沉积盆地新兴地形景观。随着水平的上升,从相邻盆地水域满足沿分水岭线,成型段边界。这通常会导致 oversegmentation,所以合并迈出的一步是必要的对于我们可以使用持久性理论。考虑的算法基于聚类的过程,由弗雷德里克 ·那个开发。人的 INRIA 沙克雷,法国 ;其中建立流域的方法,在附近区域图,并合并段鞍点的基础相应的地方 extrememum 与鞍点,即坚持的高度差异将召开会议。在灰度图像、 位图自己或它的梯度给出了图,而彩色图像映射到颜色空间,在哪里我们寻找的盆地中的点云密度极大的吸引力。三角网格模型通常要分割的一些近似的曲率。根据项目建议书只实现了图像的分割算法,在 c + + 语言。在灰度案例中,我得到有用的结果为合成和一些简单的自然图像。对于彩色图像,我是能够有效地再现的原创文章,结果,但该算法很难调,和性能优化是必要的为实际使用。三角网格模型,为我考虑过各种签名功能和基于持久性的分割算法,以及前瞻性的执行有关的潜在问题。
- 2022-04-15 19:09:35下载
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delphi图像压缩传输
delphi,图像,压缩,传输,用Delphi实现屏幕抓取、图像压缩、图像传输的示例,供大家学习使用,如有不足之处,请大家原谅,毕竟是个新手,希望大家多多指教!谢谢啊!!!
- 2023-09-02 14:00:03下载
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avit2mpg avi转mpg源代码 c++
AVI转mpg的源代码,用C++编写,用VC编辑器打开,对视频格式进行转换的源代码,很好的参考资源。
- 2022-03-03 03:23:30下载
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快速DCT行列变换c语言
DCT快速算法之一,给定八个值,C0至C7的值,先做行变换,再做列变换,C语言代码
- 2022-04-30 17:26:12下载
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MSE剔除误匹配
在视频或者图像配准处理中,错误的匹配往往影响正确的结果,因此剔除无匹配可以提高处理精度。通过MSE剔除错误和不精确的匹配,得到满足要求的精确的正确匹配结果,利用匹配对可以进行后续处理。
- 2023-07-08 16:55:03下载
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像质评估算法基于图像预处理,边缘检测和形心定位等等
基于VC6.0的集成开发环境,开发基于单文本框的图像处理程序,里面包括很多图像预处理算法,边缘检测,形心定位,以及像质评估等等,希望对大家有用。代码中,j*3是因为图像是24位的,如果处理8位灰度图,没必要乘以3!
- 2023-07-16 05:35:07下载
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CUDA进行并行图像处理
cuda进行了并行图像处理,还有高斯滤波之类的问题。希望能对您有所帮助。用opencv和cuda一起写的一个代码。
- 2022-10-20 19:50:07下载
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Efficient Graph-Based Image Segmentation 代码实现
资源描述code implementation for “Efficient Graph-Based Image Segmentation,” P. Felzenszwalb and D. Huttenlocher,Int’l J. Computer Vision, vol. 59, no. 2, pp. 167-181, Sept. 2004.
It is a well-known algorithm which has been checked and used in many applications. I got this code from internet, and thanks for share.
- 2022-01-26 04:44:03下载
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