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屏幕画笔

于 2023-08-20 发布 文件大小:43.67 kB
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代码说明:

一个VC编写的屏幕画笔,用vc6和vc2008都可以编译通过,供大家学习参考,能力有限,有不好的地方希望大家指正,共同进步,程序就是用来大家分享,多多益善

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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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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  • 压缩感知稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法
    稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法在源信号稀疏度未知的情况下能够较为精确的恢复源信号,并且该算法的复杂度不高,能够很好的适应于压缩感知中对一维和二维信号的恢复,是贪婪类算法中比较新的一种算法。 本代码将原图像lena在离散余弦稀疏基下稀疏表示,测量矩阵选取高斯随机矩阵,用SAMP算法对原图像进行重构。  
    2022-08-03 16:02:24下载
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  • 鼠标右键调节BMP片亮度对比度。
    通过鼠标右键来调节图片的亮度和对比度。里面有扫描仪程序代码。调节对比度,亮度的代码很简单。来源于网站VOID CScanToDocDlg::BrightAndContrast(HBITMAP hBitmap, INT bright, INT contrast, BYTE threshold){ FLOAT cv = contrast 0 && contrast < 255)  cv = 1.0f / (1.0f - cv) - 1.0f; BYTE values[256]; for (INT i = 0; i < 256; i ++) {  INT v = contrast > 0? CheckValue(i + bright) : i;  if (contrast >= 255)   v = v >= threshold? 255 : 0;  else   v = CheckValue(v + (INT)((v - threshold) * cv + 0.5f));  values[i] = contrast < 0? CheckValue(v + bright) : v; } BITMAP bm; GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm ); LPARGBQuad o,p; for (UINT y = 0; y < bm.bmHeight; y ++, p+=nRowPadding, o+=nRowPadding) {
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  • SVM 分类器 很好用的 可以用在
    SVM 分类器 很好用的 可以用在图像处理中 使用的是c++ 基于opencv的 
    2022-03-02 17:57:20下载
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  • 特区 BM3D 算法的 SAR 去噪方法
    Matlab 的 SAR 图像去噪功能损坏由乘性相干斑噪声中描述的技术"非局部的 SAR 图像去噪算法基于 LLMMSE 小波收缩",由美国 Parrilli M.Poderico、 简历安杰、 IEEE 货运上地球科学与遥感、 第 50 卷,第 2 页 606-616,L.Verdoliva 写的 2012年。
    2022-03-31 18:09:31下载
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  • 检测圆的opencv程序
    应用背景opencv检测圆的程序,可以直接运行,opencv检测圆的程序,可以直接运行,opencv检测圆的程序,可以直接运行,opencv检测圆的程序,可以直接运行,opencv检测圆的程序,可以直接运行,opencv检测圆的程序,可以直接运行关键技术进行霍夫圆变换,进行霍夫圆变换,进行霍夫圆变换,进行霍夫圆变换,进行霍夫圆变换,进行霍夫圆变换,进行霍夫圆变换进行霍夫圆变换进行霍夫圆变换进行霍夫圆变换进行霍夫圆变换进行霍夫圆变换进行霍夫圆变换进行霍夫圆变换
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  • 人工蜂群算法
    优化技术这里使用的是人工蜂群算法远远优于常规的优化技术。该技术是一种用于检测眼睛比常规技术也香农FANO算法是用来寻找熵的形象。
    2022-03-20 22:06:17下载
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  • 细胞分割
    该代码是用于医学图像处理的,里面包括对细胞的进行滤波,边缘检测,基于边缘检测的分割以及ostu分割方法,很实用,对于初学者有很好的帮助作用
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  • 冈萨雷斯数字书中所有案例
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