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AVR单片机驱动240X120的屏幕

于 2022-08-10 发布 文件大小:2.87 MB
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ATmega16 单片机驱动240X120的屏幕,液晶屏分为4 行*15列汉字使用间接操作方式,做的农历显示界面,可以参考内容和移值,

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  • BTS (Brain Tumor Segmentation)Based on Otsu Thresholding
    在医学图像处理领域。大脑分割在诊断许多疾病方面有着各种重要的应用;
    2023-04-23 21:05:04下载
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  • 脑肿瘤磁共振提取
    医学图像处理是最具挑战性和新兴领域现在是一天。MRI 图像处理中的是一种此字段的部分。本文介绍了建议战略,以检测和提取脑肿瘤病人的大脑的 MRI 扫描图像。此方法合并了与一些噪声去除函数、 分割和形态是图像处理的基本概念的操作。检测和提取肿瘤 MRI 扫描的图像利用 MATLAB 软件进行了大脑
    2023-05-08 17:10:03下载
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  • 质量评估
    两步构建盲图像质量指标框架
    2022-03-13 14:04:33下载
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  • 在 VS2012+openCV2.4.9下,将视频转化成片格式并保存到指定文件夹下
    本代码结合VS2012和opencv2.4.9, 实现一段视频的读取,并将其转化成图片格式,然后进行存储,保存到指定的文件夹下。本程序涉及到的内容有VideoCapture ,sprintf_s,compression_params等等,所有信息都准备好了,非常方便大家使用。同仁们可以参考着进行进一步相关开发。相信一定会给予您很好的灵感的。
    2022-04-18 04:37:10下载
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  • OpenCV特征提取,包括边缘、颜色直方,纹(源码)
    opencv用多种方法提取特征,分别有颜色提取即:颜色直方图提取;形状提取有Hough直线提取、Hough矩形提取以及边缘直方图提取
    2023-06-22 16:55:04下载
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  • 畸变校正
    应用背景相机图像的畸变,对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法,基于opencv。。。效果不错!相机图像的畸变,对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法,基于opencv。。。效果不错!相机图像的畸变,对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法,基于opencv。。。效果不错!关键技术vs上基于opencv库函数,使用c语言编译,采用张友元棋盘标定法算法,解决面阵相机拍摄图像的畸变。效果很好。可以解决图像的畸变。。。最好需要10张以上有位移偏差的图像。棋盘图必须完全位于相机的视野内。。。。。
    2022-08-09 12:05:40下载
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  • 卡尔曼预测
    在监控场景中用kalman滤波对目标轨迹进行跟踪预测,kalman滤波的两大步骤是预测和更新,当场景中由于遮挡等原因目标跟踪丢失得到轨迹片段,用kalman对缺失的轨迹点进行预测,kalman两大假设前提是高斯、线性。对于非高斯非线性系统不适用,目标运动建模是满足匀速运动
    2022-03-19 16:47:12下载
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  • opencv1.0--人脸检测-facedetect
    应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计,在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》,在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测,他俩不是最早使用提出小波特征的,但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征,并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分: 1、Face detection 人脸识别,即识别出这是人的脸,而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理,即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别,找出最相近的相近脸部图像。
    2022-07-14 16:50:08下载
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  • 形态学
    分割单色图像的算法一般是基于两个基本性质图像亮度值的不连续性和相似性。在第一类,方法是分区基于突变的图像强度,如边缘。第二类的主要方法基于分割图像相似,根据预定义的标准地区。不连续性检测:点,线,边缘。阈值技术,面向区域的方法,分水岭分割(一般涉及一个先验知识)。这些计划是应对上述TAT算法
    2023-04-12 07:45:03下载
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  • opencv2.4.9前景提取--加入混合高斯算法
    应用背景如果有不含前景物体的背景图片,提取前景的工作相对容易,只需要比对当前帧和背景图片的不同,调用函数absdiff实现。但是大多数情况,获得背景图片是不可能的,比如在复杂的场景下,或者有光线条件的变化。因此,就需要动态的变换背景。关键技术对于第一帧出现前景的情况,由于后续更新背景都是对前景mask后对背景进行更新的,所以第一帧的前景部分对背景的影响因子很难被更新掉。这里提出一种改进的办法——混合高斯模型。可以使一个像素具有更多的信息,这样可以有效的减少类似树叶的不停飘动,水波的不停荡漾这种对前景的干扰。这个精密的算法比之前我所介绍的简单方法要复杂很多,不易实现。还好,OpenCV已经为我们做好了相关工作,将其封装在类BackgroundSubtractorMOG,使用起来非常方便。
    2023-04-01 04:30:06下载
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