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使用 matlab 的迷宫解决方案

于 2023-01-13 发布 文件大小:183.43 kB
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迷宫规划求解使用 matlab.only 中的图像处理提供输入的图像文件,您将得到以下输出

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  • jpeg
    vc++版本的jpeg库,已经转换为2008版本了,方便大家编译、使用!是个静态库,.lib的,运行时省去了dll动态库,程序发布变得更加方便了。开源项目,自己修改的。
    2023-03-19 23:35:04下载
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  • 基于sift特征点的词包模型
    1.根据训练文件夹中的图像训练单词表。在每一张图像中提取sift点,将从所有图像中得到的128维sift点进行聚类,类别数就是单词数,聚类中心就是单词,将得到的单词表保存下来。 2.对于每一张新的图像,先提取图像中的sift点,按照之前训练好的单词表将每个sift点对应成某个单词,统计在这幅图像中每种单词的数量,就是词包模型。 注意:生成的文件每行代表一幅图像,将文件复制出来后修改后缀成.doc可以用word打开。 首先运行centr3得到单词表,在运行bagofword生成单词包。
    2023-09-04 04:55:03下载
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  • 遥感融合
    这是一个用于全色图像和多光谱图像融合的C++代码,代码齐全,有原图像,运行就能得到融合结果,而且里面有多种融合方法,如主成分变换、三角HIS变换、普通圆柱体HIS变换、拉伸圆柱体HIS变换、相关系数法和Brovey变换等方法。
    2023-08-17 06:50:04下载
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  • opencv设置感兴趣区域
    利用opencv在原始图像上用鼠标点选四个点,构造出一个四边形,并依此四边形区域设置图像ROI区域,会对新手有所帮助
    2022-01-30 10:34:24下载
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  • 直线和圆的检测程序
    这是一个从图像中提取直线特征的程序,已经达到了一个相对准确的效果,本程序利用的是hough算法,和canny算子,但是美中不足是,图像中的一些较短的直线不能准确的检测出来,所以还需要一定的改进,上传以备大家共享
    2022-08-08 17:29:40下载
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  • OpenCV internetchesskiller
    应用背景本项目基于internetchesskiller 1.71源代码重新设计板采集模块利用OpenCV关键技术互联网 ;象棋杀手OpenCV
    2023-05-04 20:55:06下载
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  • 使用DirectShow功能实现的从视频中采集的程序
    可以按频率、累计数量或视频内容的变化显著程序为依据,自动采集和保存图像。也可以作为使用摄像头的采集功能进行视频、图像处理的一般程序框架。供没有DirectX开发经验,但需要相应功能的图像处理、模式识别、计算机视觉等方向的算法研究人员作为工具使用。在Visual Studio 2005环境开发。如果不是作为编程框架使用,则需要Intel OpenCV(开源)视觉库的支持
    2022-03-26 07:50:00下载
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  • Range Doppler Alogrithm SAR Image processing
    useful for SAR imaging processing  wellkown algorithm to form the radar image both to processing in range and azimuth direction
    2022-05-09 08:27:00下载
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  • 将彩色转换为灰度C代码
    自己编写的C代码,在windows平台下读入彩色rgb图像,预留出图像数据指针,然后将彩色图像通过变换公式变为灰度图像,已编译可运行。
    2022-01-25 20:20:49下载
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  • kalman+camshift 跟踪程序
    针对camshift跟踪容易丢失目标问题,加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置,跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法,后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代,之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围,这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像,可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级,可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法,对运动不敏感,所以不能进行两帧之间目标的关联分析(这一部分要我们自己做)。而这个算法之所以能够用来跟踪,我认识是算法的前提假设,相连帧间目标的运动是微小的,即运动是近似连续的,这样密度函数是连续的,就可以沿梯度方向寻找局部最优值,这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢,这是因为密度函数可能有多个峰,而梯度搜索很容易掉进局部最优值,而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取,即目标特征的表示方式,是一个很重要的部分。
    2022-05-28 22:57:31下载
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