该程序能对图片进行像素级,亚像素级别图像处理,并对多条轮廓进行圆心拟合,计算各自圆心坐标,方便快捷,坐标数值以及处理后的图像均能保存
2023/12/16 15:29:30 4.5MB 亚像素 圆心坐标 参数保存
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用于边缘检测的很多方法,并且考虑的精度要求用到了亚像素,比如空间矩的方法
2023/11/4 22:12:12 14.51MB 亚像素
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从理论上推导了数字图像相关(DIC)方法中应变精度的影响因素,指出应变计算精度会随着窗口尺寸的变小而下降。
为了提高图像有效分辨率,针对细长平面试件提出了一种二维多相机全场DIC方法。
该方法根据特征点检测及匹配算法定位特征点对的亚像素位置,通过DIC方法对特征点对进行高精度配准,利用发展的逐步优化单应矩阵方法求解图像变换关系,得到变形前后的无缝拼接图像。
分别实施了纯平移和橡胶梁三点弯两组实验。
在纯平移实验中,该方法计算得到的应变均值误差及均方根误差均在50με以内,验证了该方法的有效性;采用橡胶梁三点弯实验对比该方法与三维多相机全场DIC方法,并基于实验结果对该方法的优点与缺点进行了分析。
2023/10/1 21:30:34 11.59MB 测量 二维数字 多相机 全场变形
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MATLAB实现基于互相关的亚像素级图像匹配/配准源代码程序通过用户指定一个基准点,实现二维图像的配准。
通过使用选择的DFT算法不断减少计算量。
2023/8/26 16:29:37 267KB MATLAB 图像匹配
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求变形前后的散斑图的位移,并求所求部分图像的相关函数,然后用2次曲面拟合求解位移值,精度达亚像素级。
2023/8/25 10:52:17 142KB 散斑相关法
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Matlab实现基于Zerniek矩的亚像素边缘检测
2023/8/14 11:37:48 169KB 边缘检测
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图像处理中常遇到“亚像素”这个词。
亚像素实际上不存在,但是在想象中存在。
于是用数学的方法计算出它的值。
示例中将一幅图的高和宽都扩大到5倍,造成原来相邻两像素不相邻了,中间间隔了好几个像素单位,这些像素怎样定义它们,简单的,数学上用双线性插值的方法求出未知的像素。
本程序提供一个代码示例,供参考,希望对您有帮助。
2023/7/28 1:09:27 387KB 双线性插值 亚像素
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本程序使用Zernike矩来进行边缘像素检测,并添加了一个例子,欢迎需要亚像素边缘检测的同学讨论。
2023/7/12 8:39:33 82KB Matlab Zernike矩 亚像素边缘
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多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起,得到非均匀采样的较高分辨率数据,复原需要亚像素精度的运动矢量场,然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果,因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。
由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移,因此必须对其进行配准,在此基础上进行运动模型估计。
然后通过频率域或空间域的重建处理,生成均匀采样的超分辨率数据
2023/7/10 17:15:09 139KB matlab 图像重建 超分辨率
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为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。
该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。
实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡