软件做图

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。

OTSU是在1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应确定阈值的方法，这是按照图像的灰度特性，将图像分成目标与背景两个部分。

自己写的Matlab程序，实现了Canny算子对于图片的边缘检测功能。步骤分为：1，为源图像进行高斯低通平滑滤波。2，计算梯度幅值图像和角度图像。3，为图像进行非最大值抑制。4，用双阈值处理和连接分析来检测。

DX 11写的风景，包括反射和折射的效果，适合初学者使用学习。 很清晰的列出了shader的初始化使用和render，还有模型的载入，镜头的控制等等，全部是单独的类写出，初学者能很容易看懂

本代码是关于交通灯的检测与识别，可以检测并识别红色交通灯，通过把RGB图像转换成HSV图像，分割出红色信号灯，然后根据圆形度去除过大或过小的干扰区域，最后在原图像上显示检测出的红色交通灯。本代码同样可以检测和识别绿色以及黄色交通灯，只需修改HSV图像的取值范围。

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opencv1.0，既含有源码也含有lib和dl文件，具体有ml、cv、cvaux、cxore、otherlibs等。下载后添加头文件和lib库后就可以直接使用

LabView USB 摄像头的采集程序，首先你的摄像头在windows下工作正常，然后运行该软件 ， 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

边缘检测是一个非常耗时的过程。这个项目的目的是比较并找出最佳域 （频率域或空间域） 的快速边缘检测，确定最佳的方法高斯差分 sobel） 的快速边缘检测。在 matlab 环境中编写此项目。测试结果简要地叙述了下面，在大小 512 × 512 图像上运行时。狗在索贝尔在频率域-0.128717 秒时间索贝尔在空间域-0.010328 秒频率域-0.150253 秒时间在空间域中的狗-0.045588 秒时间花费的时间

应用背景要求：Matlab，Matlab图像处理工具箱。在图像压缩和特征提取中，线性扩展的标准使用。这是最近提出的李和承：一个正或非负线性扩展是一个非常强大的约束，这似乎导致图像的稀疏表示。他们的技术，被称为非负矩阵分解（NMF），被证明是一个高维数据中的有用技术由非负性成分组成。关键技术关键词：MATLAB源代码，，，NMF，图像，压缩，非负矩阵分解。1发布日期2014.10.27主要特点：NMF的图像压缩详细数据压缩信息灰度和RGB图像的支持快速优化实现演示代码（保护p-files）可用绩效评价