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shendutuxiang

于 2010-06-04 发布 文件大小:1KB
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代码说明:

  深度图像处理,主要的是对深度图像进行区域分割(depth map)

文件列表:

shendutuxiang.m,2170,2010-06-04

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  • Filter.Solutions.v8.1
    说明:  一款实用的滤波器设计软件,有助于自行设计滤波器时作参考 (A practical filter design software, will help to design filters for reference)
    2009-07-26 12:54:37下载
    积分:1
  • 1
    说明:  这是一个在vc6.0基于OpenCV的控制台程序,本例给出一个椭圆曲线拟合的例子,程序首先发现图像的轮廓,然后用椭圆逼近它。(This is a vc6.0 console based on the OpenCV procedures, in this case gives an example of elliptic curve fitting, the program first to discover the outline of the image, and then close it with an oval.)
    2008-05-13 15:21:14下载
    积分:1
  • imagequality
    说明:  自己编写的图像质量评价函数,包括方差、平均梯度、模糊熵、信息熵(I have written the image quality evaluation function, including the variance, with an average gradient, fuzzy entropy, information entropy)
    2008-11-10 09:52:34下载
    积分:1
  • chepaidingwei
    使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()
    2008-06-10 10:17:08下载
    积分:1
  • kdfilter
    很好的点云滤波的文章,主要介绍了K-d树的滤波方法(Good point cloud filtering articles, Kd tree filtering method)
    2020-12-31 20:08:59下载
    积分:1
  • HumanDet1
    人头检测 通过颜色分割产生人头头发部分的二值图像,计算此部分的面积和长宽比来判断是否有人头(human detection)
    2021-03-05 18:49:31下载
    积分:1
  • ORB-and-FREAK-experiments-
    ORB和FREAK局部特征对比实验ORB_FREAK(ORB and FREAK local features of comparative experiments ORB_FREAK)
    2013-05-07 15:21:25下载
    积分:1
  • 2010Cximage
    比较新的图像处理类,2010版,并且有DEMO,方便应该(Relatively new class of image processing, 2010 Edition, and has DEMO, should facilitate)
    2010-09-08 22:11:53下载
    积分:1
  • MATLAB
    常规的中值滤波器,在噪声的密度不是很大的情况下效果不错。但是当概率出现的概率较高时,常规的中值滤波处理后,仍然具有噪声点,并丢失了细节和边缘,效果不是很好。 自适应中值滤波器可以尽可能的保护图像中细节信息,避免图像边缘的细化或者粗化。(The conventional median filter works well when the noise density is not very large. However, when the probability of probability is high, the conventional median filter still has noise points, and the details and edges are missing. The result is not very good. The adaptive median filter can protect details in the image as far as possible and avoid thinning or coarsening of the image edges.)
    2018-05-28 11:29:19下载
    积分:1
  • balloon
    本人自编的气球SNAKE模型代码,效果还算不错。(I own balloons SNAKE model code, the effect is still good.)
    2008-12-18 17:01:38下载
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