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改进的种子区域生长算法
站里这方面资源不多，特别是种子区域生长方面的很少，上传一个算一个吧rightnumleftnuIm percent2()Ivaluerightnumipercent2(rvalue)pm= lvalue/‖P‖,pma= rvalue/‖P‖‖Pwindows xpMATLAB (R2008aOtsa.RlenI=ll, Rlen2=60, percent1=55%c, percent270%b. Rlenl=ll, Rlen2=80, percent1=50%, percent2=94%c.Rlen1-1l, Rlen2-100 percent1-65%. percent2-80%d. Rlen1-1l, Rlen2-=80, percent1=60%. percent2-83%2cent 1percent2Percentppercent 13C1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhtlp://www.cnki.net[J]2007,29(6):854-857[J]26(2):93-962010,45(7):76-80[JI.1963:1l5-12005,26(11):[J],2005,17(1):1-3Research on the improved algorithm and application ofseed region growth method and its sail image extrationYAN Shen-hai, HUANG Xian-tong, LIU Yang(School of Mathematics Computer Science, Gannan Normal University, Ganzhou 341000, Jiangxi, ChinaAbstract: Seeded region growing is a common method of image segmentation. Its performance depends largelyon the seleclion of seed points and growth rules. In order Lo extract snail images with such methods more effectively.The article analyzes the basic idea of the seeded region growing method(SRG) and presents an improved seededregion growing method (ISRG) which is used to extract the snail images. In ISRG, novel similarities rules and anew dynamic threshold method are adopted. For the complex and various habitat of snail, ISRG selects the region growing seed points manually. It is demonstrated by experimental results that ISRG can achieve better snailimage extraction results under the complicated real-world sceneKey words: seeded region growing (SRG; image extraction; dynamic threshold; snail(E D:X, JC1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhtlp://www.cnki.net
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svm_smo_多分类_c++
自己写的c++程序，svm（支持向量机）smo方法，可用于多分类，可运行，附有数据。
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QT读取Txt文件并显示在界面上完整版
使用QT获取一个txt文件，点击open选取txt文件的位置，并在点击show按钮后在textBrowsr上显示出此文件内容！
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360环视摄像头鱼眼四摄像头拼接算法
用于鱼眼摄像头的一个环视参考文档很不错，自己最开始做这个相关的项目就是参考这个文档，发现写的很是不错，非常值得参考特别有用的，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈赵三峰,谢明,陈玉明:基于逆向投影的全景泊车系统设计与实现其中,(x,y)表示校正图像的坐标,(x,y)表示鱼眼图像的坐标此算法的效果如图所示。1------图校正前后图像俯视变换clay.OB图离散化后的路面本文采用直接线性变换()来找到俯视变换的投影矩阵,这种方法的优点在于不需要知道摄像头视RR角等参数,只需要在图像坐标系下标定对特征点就可R以计算出个未知的参数,从而得到单应性矩阵,并利R用单应性矩阼完成俯视变换。其中,M表示合成图像的宽度,单位:像素;No表示直接线性变换的公式如下合成图像的高度,单位:像素;R表示合成区域的宽Coxi i+Coli+Cu22i +Cu3)度,单位:;R1表示合成区域的长度,单位(iam,0)表示图像的坐标,单位:像素;x,y表示合成区C102+(ny2+C12x;+CrC20x:+C21y+C2231+1)域路面的坐标,单位:。下面判断路面上的点被哪个摄像头拍到,因此将路其中,(2v)表示图像坐标,(xy2)为物体空间坐标,面分成八个区域,如图所示Co,co1,…,C2为未知参数。但是本文的物体选择的是路面特征点,因此公式的z=0,简化后的二维公式为:(左前前)(右前)IX). Ti t Coli+CUsC0x;+C21y;+1(左)汽车v C1o x, +C11)2+C13C20x:+C21y1+1如果川矩阵的形式表示,如下(左后)(后)(右后)ROT=C1C1 CI图路而的八个区域图中,Il、ⅣV、V和ⅤI四个区域只能被前,左,RO表示路面坐标到图像左边的变换矩阵,则ROn右,后四个摄像头看到。I、I、VI和VI为两个摄像表示图像到路面的投影矩阵头的交叉区域,可能被两个摄像头看到,因此需要判断图像合成交叉区域被哪个摄像头采集到,四个交叉区域的判别方本文的创新点就在于跳出了传统图像拼接的想维,法相同,因此以区域1为例描述如下采用一种更加简单有效的算法来实现无缝拼接全景。)取区域I内任意一点(jo),计算其路面坐标假设路面合成区域的大小为长R1,宽为Rw,单假定该点可以被前摄像头采集到,通过与前摄位:。R的宽度方向平均分成M等份,R1的高像头的投影矩阵ROlo相乘,便可以得到该点在前摄度方向平均分成N等份,其中任意一点坐标用(mm)像头的像素坐标av),如果0≤
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纹理图像分割Matlab源代码 PDF PPT
matlab编写的纹理图像分割 gussian滤波后k-means聚类 并将不同区域用线条表示出来 除m程序还包括测试图片、pdf文件、ppt文件、doc文档
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C#窗体winform特效源码，无边框窗体四边阴影，圆角，淡入淡出
网上看到大部分无边框窗体阴影 都是只有右边和底部有阴影的，本源码不仅实现了四边阴影，而且包括圆角，淡入淡出等特效都有。调用非常方便，只要引用类库，需要特效的窗口继承SkinMain就可以了。
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自适应信号处理算法LMS和RLS
【实例简介】利用MATLAB仿真软件对LMS和RLS两种算法进行仿真，通过仿真比较了两种算法的收敛速度，对两种算法收敛后的误码率进行分析。
- 2021-11-12 00:37:24下载
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基于MATLAB的飞行仿真
该文介绍了一种小型飞机飞行模拟器飞行仿真模型的开发过程。建立了非线性的动力学方程和起落架模型,采用插值方法生成气动系数, 利用SimulinkTM中航空工具箱构建环境模型, 使用StateflowTM 表述逻辑关系。气动数据来源于DATCOM。较为完整的模型,使得仿真整个飞行的过程,滑跑,起飞,巡航,降落得以实现。进行了飞机起飞和降落阶段的仿真,结果表明模型可用。非线性的数学模型能够比较真实地反映飞机的实际特性。仿真模型开发的成功为模拟器的建立打下了基础。
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车牌识别车牌识别 matlab
因为要做课程设计的缘故，认真的对车牌识别系统,进行研究。网上的许多资料给了我非常大的帮助，所以本人也把自己研究实现的系统发到网上，给大家更多帮助！
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粒子群算法求解函数极值 matlab
粒子群算法 求函数最小值，matlab代码。链接是讲解粒子群算法https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043 。我用ubuntu下matlab编写的代码，你在windows下可能有中文乱码，不过都是注释，你可以去博客链接中查看主要代码部分，不影响的
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