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搜索资源列表

  1. vc++数字图像识别技术经典案例 光盘源码

  2. 第1章　数字图像与图像处理　1 1.1　数字图像相关概念　1 1.1.1　数字图像　1 1.1.2　图像处理　2 1.1.3 　图像识别　2 1.1.4　图像理解　3 1.2　图像的获取、显示与表示　3 1.2.1　图像的获取　3 1.2.2　图像显示　4 1.2.3　图像表示　4 1.3　数字图像处理系统的基本组成结构　9 第2章　相关的图像处理技术　10 2.1 　图像分割技术　10 2.1.1　阈值与图像分割　10 2.1.2　梯度与图像分割　11 2.1.3　边界提取与轮廓跟踪　11

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：girl198728

  1. Radon变换在倾斜车牌图像校正中的应用

  2. 倾斜车牌图像的校正是车牌识别中的重要环节之一.用数学形态学的方法对车牌图像进行边缘检测;利用Radon 变换检测车牌倾斜角度, 对水平方向进行旋转无损校正, 对垂直方向进行双线性插值错位偏移校正.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-09
    • 文件大小：843kb
    • 提供者：dayankanjing

  1. 用photoshop制作图片卷页效果

  2. 用photoshop制作图片卷页效果 卷页效果是我们在设计图像中常用的一种修饰效果。不少滤镜都能做到，如由AVBros.公司出品的PageCurl，或大名鼎鼎的KPT等。但如果用过你就会发现，这些滤镜作出的效果过于死板，更重要的是不够逼真，一眼就看出人工的痕迹。所以只用过一次，我就放弃了。如果你和我一样，不喜欢滤镜的固定模式，而希望用一种更灵活的方式来表现你的图像，这篇教程也许会给你一些启示。 由于我们在这篇教程中会用到很多路径的知识，所以，在开始之前，我希望你已经能够较熟练的操纵Photos

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2011-03-06
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：dsbsjr

  1. Zemax 教程精品全集

  2. zemax中文教程全.pdf 目录 第一章 绪论 1 关于本文档的说明(About this document) 1 ZEMAX能做什么?(What does ZEMAX do?) 1 ZEMAX不能做什么?(What doesn’t ZEMAX do?) 1 学习如何使用ZEMAX(Learning to use ZEMAX) 2 系统要求(System requirements) 2 多处理器计算机(Multiple processor computers) 2 安装过程(Installa

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-05-29
    • 文件大小：3.47mb
    • 提供者：xinghuo08

  1. 边缘方向的角度量化直方图

  2. 是在对一幅图像的边缘方向提取之后，对其角度进行量化的直方图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-17
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：zxx0712229

  1. VC++数字图像处理与工程应用

  2. 第1章　数字图像与图像处理　1 1.1　数字图像相关概念　1 1.1.1　数字图像　1 1.1.2　图像处理　2 1.1.3 　图像识别　2 1.1.4　图像理解　3 1.2　图像的获取、显示与表示　3 1.2.1　图像的获取　3 1.2.2　图像显示　4 1.2.3　图像表示　4 1.3　数字图像处理系统的基本组成结构　9 第2章　相关的图像处理技术　10 2.1 　图像分割技术　10 2.1.1　阈值与图像分割　10 2.1.2　梯度与图像分割　11 2.1.3　边界提取与轮廓跟踪　11

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：c03424

  1. 图片处理(源代码,算法，学习非常好)

  2. 一、图像 1、调整：色彩平衡、亮度、对比度、色调/饱和度、Gamma矫正、阈值、灰度、负像、伪彩色、轮换通道、提取通道、过滤通道、亮度映射、均衡化。 2、平移 3、尺寸 4、裁剪 5、旋转：90CW，90CCW，任意角度、水平翻转、垂直翻转、转置 6、倾斜 7、修整 8、直方图 二、特效滤镜 1、模糊：平滑、高斯模糊、运动模糊、径向模糊 2、锐化：锐化、加强锐化、自由锐化、钝化蒙板 3、浮雕：调和浮雕、八方向浮雕、灰色浮雕、彩色浮雕 4、杂点：新增杂点、雪花杂点 5、艺术：剪纸、素描、连环画、

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2015-11-12
    • 文件大小：839kb
    • 提供者：lovegonghui

  1. 【单幅圆形鱼眼图像的校正.pdf】论文

  2. 摘 要: 针对有效圆域提取不准确以及传统柱面投影校*在垂直方向上校正视场角不能达到 180°的问题， 分 别提出了变角度线扫描法和纵向压缩柱面投影校*。前者通过不断改变扫描线的倾斜角来寻找切点坐标， 并对无 效切点进行滤除，然后使用 Kasa 圆拟合法求取有效圆域的参数。后者则对传统柱面投影的光路进行了人为的弯折， 从而把投影到无穷远点的光线压缩回柱面上，保留了图像有效信息。通过与经纬映射校*以及墨卡托投影法的实 验处理结果对比，纵向压缩柱面投影法能弱化校正图像边缘的拉伸模糊效应，使处理

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-03-16
    • 文件大小：443kb
    • 提供者：lingfengliujian

  1. 基于Android平台的车牌识别系统的研究

  2. 伴随着我国社会经济水平的不断提升，物联网这一产业日益发挥着其巨大的影响力。作为其融入日常生活的前沿应用之一，智能交通给我们带来了前所未有的便利。车牌识别的技术研究一直是智能交通领域的热门方向，已经在固定终端平台上得到了全面的发展。而随着智能手机的逐渐普及，车牌识别系统的便携化、多功能化也将成为其下一步的发展趋势。 本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别等相关操作过程进行了深入的探讨和研究，继而提出了一套完整的基于Android平台移动终端的车牌识别系统。相关主要内容如

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2016-09-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013725518

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：sinat_31857633

  1. python实现canny边缘检测

  2. 本文主要讲解了canny边缘检测原理：计算梯度幅值和方向、根据角度对幅值进行非极大值抑制、用双阈值算法检测和连接边缘以及python 实现

  3. 所属分类：其它

  1. 数字图像处理---通俗Canny边缘检测

  2. 本文来自于csdn，文章主要介绍了概念基础，Canny边缘检测算法流程以及高斯滤波，也介绍了计算图像的梯度及梯度的方向等等，详情请看下文。说起边缘，那肯定是图像中明暗变化比较剧烈的像素所组成的线条。从视觉的角度来讲，我们首先注意到的其实就是一些简单的线条，然后再由这些简单的线条组合成更加抽象的概念来使得我们能够认识出我眼前的是个啥。就好比下面的图，你光看那个边缘图，是不是大概就能看出来原图里是个女人？右边的边缘图其实就是把原图中的边缘提取出来之后的图，从直觉上也能够看得出来，所谓的边缘检测无非就

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：weixin_38670529

  1. canny边缘检测python实现

  2. canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：进一步可以得到图像梯度的幅值：为了简化计算，幅值也可以作如下近似：角度为：如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交）：划重点：是沿着梯度方向对幅值进行非极大值抑制，而非边缘方向，这里初学者容易弄混。例如：3*3区域内，边缘可以划分为

  3. 所属分类：其它

  1. 边缘复杂光场图像的深度估计散焦响应函数优化

  2. 散焦结合相关性评价算法是利用四维光场的空间信息和角度信息来完成深度估计,该算法建立的散焦响应函数存在求取二阶导方向有限且二阶导求和能量正负相互抵消的问题,这限制了其在复杂场景中的深度重建精度。针对该问题,对散焦响应函数进行了改进,提出基于能量增强散焦响应的光场深度估计算法。该算法充分考虑了周边像素点对当前位置散焦度的影响,通过增加具有权重差异的二阶导个数和方向来实现散焦响应的能量增强。通过实验验证了所提方法的有效性。针对一些边缘复杂的光场图像,所提算法获取的深度图视觉效果更好;与散焦评价结合相关

  3. 所属分类：其它

  1. 基于人眼微动机理的小波域红外图像边缘检测

  2. 针对红外图像普遍存在的信噪比低、目标与背景对比度低、图像边缘模糊、边缘检测难等特点，从人眼视觉仿生的角度，提出一种基于人眼微动机理的小波域红外图像边缘检测新方法。首先对红外图像进行静态小波分解，得到图像在小波域的系数矩阵。再对小波系数在水平、垂直、45°斜向、135°斜向共四个方向进行微动，生成小波域综合移动阵序列；计算移动阵序列与原小波系数的差值；引入竞争机制，得到小波域反映图像边缘信息的系数矩阵。最后，设定阈值进行阈值化、细化处理，根据图像静态小波域与空域的对应关系，检测出红外图像的边缘。实

  3. 所属分类：其它

  1.  一种基于改进的边缘插值的运动自适应去隔行算法

  2. 针对从隔行视频到逐行视频的视频格式转换，提出一种基于改进的边缘插值的运动自适应去隔行算法，算法包括运动检测、改进的边缘插值和加权求插值及滤波3 个步骤。运动检测通过计算相邻四场的两个单元块的绝对差值并与阈值对比计算，检测出运动情况并分类，改进的边缘插值提出了水平方向边缘搜索，并利用周围像素判断边缘, 减小了误差，提高了小角度边缘搜索的精确度，加权插值根据运动情况分类计算, 得出插值并进行滤波，此算法取得了很好的效果。

  3. 所属分类：其它

  1. 数字图像处理---通俗Canny边缘检测

  2. 本文来自于csdn，文章主要介绍了概念基础，Canny边缘检测算法流程以及高斯滤波，也介绍了计算图像的梯度及梯度的方向等等，详情请看下文。说起边缘，那肯定是图像中明暗变化比较剧烈的像素所组成的线条。从视觉的角度来讲，我们首先注意到的其实就是一些简单的线条，然后再由这些简单的线条组合成更加抽象的概念来使得我们能够认识出我眼前的是个啥。就好比下面的图，你光看那个边缘图，是不是大概就能看出来原图里是个女人？ 右边的边缘图其实就是把原图中的边缘提取出来之后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：weixin_38622827

  1. canny边缘检测python实现

  2. canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。 可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：进一步可以得到图像梯度的幅值：为了简化计算，幅值也可以作如下近似：角度为：如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交）： 划重点：是沿着梯度方向对幅值进行

  3. 所属分类：其它

  1. Canny边缘提取算法手动实现 python

  2. 创作很累，如果您觉得对您有帮助，请点赞支持，感谢！ 一. 总的算法流程： ① 使用高斯滤波器滤波 ② 使用 Sobel 滤波器滤波获得在 x 和 y 方向上的输出，在此基础上求出边缘的强度和边缘的角度         edge 为边缘强度，tan 为边缘角度 ↑ ③ 对边缘角度进行量化处理         对边缘角度进行量化处理算法 ↑ ④ 根据边缘角度对边缘强度进行非极大值抑制（Non-maximum suppression），使图像边缘变得更细         非极大值抑制算法：0°

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：248kb
    • 提供者：weixin_38536841

  1. python实现canny边缘检测

  2. canny边缘检测原理 canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。 1 高斯模糊（略） 2 计算梯度幅值和方向。 可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等; 一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy： 进一步可以得到图像梯度的幅值： 为了简化计算，幅值也可以作如下近似： 角度为： 如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交） ： θ = θm =

  3. 所属分类：其它

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