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搜索资源列表

  1. 图像分割、边缘提取等常用算法,sobel\canel算子，模糊、bmp图像的导入导出、中值滤波、坐标变换等算法

  2. 图像分割、边缘提取等常用算法,sobel\canel算子，模糊、bmp图像的导入导出、中值滤波、坐标变换等算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-02
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：davidpang

  1. 基于Gauss_Laplace算子的灰度图像边缘检测

  2. 图像处理技术已经渗透到人类生活的很多领域并得到越 来越多的应用，用计算机进行图像处理的目的：（&）产生更适合 人观察和识别的图像。（!）希望能由计算机自动识别和理解。数 字图像的边缘检测是图象分割，目标区域的识别，区域形状提 取等图像分析领域十分重要的基础，图像处理和分析的第一步 往往就是边缘检测。图像边缘是图象最基本特征，是指图像周 围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的象素集合。通常的边缘检 测算子是边缘检测局部算子法，如’()*+, 算子。在处理灰度渐 变和噪声较多的图像中，效果不是太好。论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-12
    • 文件大小：361kb
    • 提供者：ludaqing

  1. vc++数字图像分割源代码

  2. 本程序是用vc++编写，用sobel算子对图像进行分割。是学习vc++处理图像的一个不错的程序。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-07-02
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：fufengff

  1. Sobel算子-----图像分割

  2. Sobel算子 我的资源有 很多图像处理的 主要是指纹识别和文字识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-20
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：w6682106

  1. 基于sobel算子和数学形态学的分水岭分割算法毕业设计

  2. 基于sobel算子和数学形态学的分水岭分割算法毕业设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-12
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：wongyuenking

  1. 图像的区域生长，Canny算子，并行区域分割，串行边界分割，图像分割等算法

  2. 图像的区域生长，Canny算子，并行区域分割，串行边界分割，图像分割等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-28
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：cjd218219

  1. VC++图像处理与图像分割系统

  2. VC++图像处理与图像分割系统包括各种边缘检测算子

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-07-15
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：qingying19

  1. 算子网分割软件subnet10

  2. 子网分割软件子网分割软件subnet10

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-03-31
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：baotao8888

  1. 边缘检测的几个算子 robert prettiw等

  2. 边缘检测算法的几个算子 robert prettiw等 图像分割边缘检测中的

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-05-25
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：chuankris

  1. 数字图像处理 图像分割程序 分水岭分割 prewitt算子

  2. 本程序的目的是将一幅医学图像CT.bmp进行图像分割，以达到目视时更有效的观察各个区域的效果。 本程序是在windows xp系统下，使用Visual Studio 2008编程工具编写，编程语言C++。 可以直接点击“\源代码\Debug\WaterShed.exe”运行程序。 本人采用了两种图像分割的方法，一种是彩色分割法，一种是分水岭分割法。 方法1.彩色分割法是数字图像处理中一种应用广泛的技术，与灰度图像分割算法相比，二者思想基本上是一致的，只是对像素属性的考察及特征的提取等技术由一维

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-01-29
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：jjhaodad

  1. 比较重要的halcon算子

  2. 比较重要的halcon算子 把几幅图像合并成一份大的图像 区域生长算法，将图象被分割为区域

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-30
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：gdsheng35

  1. matlab实现Nevitia算子检测图像边缘的程序

  2. 该程序利用Nevitia算子的12个模板实现对图像边缘的分割

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-05-20
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：fujie123456

  1. pid控制 分割算子

  2. canny分割算子，计算的结果保存在pUnchEdge中，逻辑1(255)表示该点为 * 边界点，逻辑0(0)表示该点为非边界点。该函数的参数sigma，dRatioLow * dRatioHigh，是需要指定的。这些参数会影响分割后边界点数目的多少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-20
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：pxppx

  1. halcon算子

  2. threshold定义 threshold算子HALCON中速度最快使用频率最高的分割算法 如果目标体与背景之间存在灰度差，则threshold首先被使用 如果环境稳定，阈值可在离线状态下一次确定

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-09
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：xiangguangxu

  1. Forstner算子和Harris算子的matlab代码

  2. 用于数字摄影测量特征点提取的学习。典型的特征点检测算法有两种，一种需要对图像边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当大的难度和计算量，且一旦待检测目标局部发生变化，很可能导致操作的失败。另一种基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测特征点，此类方法主要有Moravec算子、Forstner算子、Harris算子、SUSAN算子等。课程学习只做了Forstner算子和Harris算子。

  3. 所属分类：专业指导

  1. Halcon部分算子详解

  2. 该电子档，我是从网上下载总结的，只限学习，不限商业用途，如果我侵犯了您的权益，敬请原谅。谢谢函数原型: reduce_ domain(Inge, Resion: I.ageReduced:) 功能 该算子获取新的标记区域,新的区域是由旧的区域与第2个叁数相交所得。 参数列表 第1⌒参数Ⅰnagc是输入对象,为输入区像 第2八签数 egi on是输入数,为新定义的区城 第3^参数 InageReduser是输出对象,为相交的图像区或 7、 abs image算了: 函数签名: abs image

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-23
    • 文件大小：584kb
    • 提供者：tuisexifeng

  1. 改进的Sobel算子彩色图像边缘检测

  2. 为了解决传统灰度图像边缘检测中容易出现的边缘定位偏差、边缘丢失以及边缘不连续等问题，结合传统的Sobel梯度边缘检测方法和图像阈值分割技术，提出了一种改进的Sobel算子彩色图像边缘检测方法。通过对比试验结果表明，该方法可以有效地降低色彩边缘的误检率，一定程度上提高了边缘检测器的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：225kb
    • 提供者：weixin_38644599

  1. 活动轮廓由区域可缩放拟合和优化的高斯能量拉普拉斯算子驱动，用于图像分割

  2. 活动轮廓由区域可缩放拟合和优化的高斯能量拉普拉斯算子驱动，用于图像分割

  3. 所属分类：其它

  1. ssl_opt：优化的matlab代码，用于在半监督学习中使用Laplace Beltrami算子特征函数来计算Laplacian特征向量-源码

  2. 优化半监督学习 该matlab代码提供了已开发和分发的原始版本的计算优化版本。 提供了一个matlab代码来近似拉普拉斯特征向量。 他计算了Laplace Beltrami算子的本征函数，然后对其进行插值以计算laplacian本征向量。 该matlab代码提供了用于计算近似拉普拉斯特征向量的优化过程。 下图显示了使用三种不同过程计算拉普拉斯平滑度的时间分析。 使用精确的拉普拉斯特征向量（EigVector） 使用Laplace Beltrami算子本征函数（Eigfunctions-Fer

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_42168750

  1. 一种基于Canny算子的level-set肺部血管分割算法

  2. 一种基于Canny算子的level-set肺部血管分割算法

  3. 所属分类：其它

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