实现指纹图像的预处理(包括指纹图像分割、增强、二值化、细化)指纹匹配还有gui界面设计
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本设计是对于快递单邮政编码识别系统设计的实现。
该系统主要分为两部分,一是图像预处理,二是图像的识别。
图像的预处理工作主要对图像进行灰度化、二值化、分割等。
识别工作基于图像特征提取、识别输出。
主要用到的方法为模板匹配法。
2023/10/1 19:34:33 3.78MB VC++ 图像处理 模板匹配
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针对传统接触式尺寸测量方法的缺点,探讨利用数字图像处理技术进行几何尺寸测量的方法,为产品的尺寸测量提供实时、快速、有效、经济的测量途径.给出了利用数字图像处理技术进行非接触式尺寸测量的方法,它包括图像的预处理,二值化,图像分割,轮廓线条的提取、拟合、光滑,系统的标定,尺寸的计算等.并从理论和实践上证明该方法的可行性和正确性.
2023/7/18 21:06:17 2.14MB ccd 数字图像处理 边缘检测 滤波
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当今世界科技日新月异,在神州探月,蛟龙探海妇孺皆知的今天,当一个个曾经遥不可及的梦想在我们身边悄悄演变成现实,人工智能亦早已应运而生,为人类创造了巨大的经济和社会效益。
其中,图像处理技术是该系统的一个重要组成部分,对机器视觉等具有十分重要的意义。
因此,本文以数字图像为载体,研究基于形态学的图像分割技术,并进行物体个数计算应用和车道线检测的应用。
对图像中物体个数的计算以及车道线检测应用,不仅需要对采集到的图像进行预处理,而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。
为了提高程序的运行效率,使检测结果更具实时性和鲁棒性,本课题在Windows操作系统上借助VisualStudio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究,大大提高了工作效率。
首先介绍了相关的实验平台,然后研究数字图像处理的核心方法,包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等,同时进行算法实验说明;
最后研究了基于形态学变换的分割技术,并应用到实际的物体个数计算以及车道线检测上。
2023/6/7 8:32:21 9.2MB 数字图像 形态学 图像分割 matlab
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光照预处理是人脸识中种有效的处理光照变化的方法。
近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法,但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少,本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论,以及如何设计更好的预处理方法。
我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究(HE,LT,GIC,DGD,LOG,SSR,GHP,SQI,LDCT,LTV,LN和TT),着重于两个新的角度:(1)全局方法的局部化和(2)大尺度和小尺度特征带的融合。
在公开的人脸数据库(Yalebext,CMU-PIE,CAS-PEAL和FRGCv2.0)上的实验表明,对全局的光照处理方法(HE,GIC,LTV和TT)进行局部化进一步提高了功能。
对(SSR,GHP,SQI,LDCT,LTV和TT)等方法进行大尺度和小尺度的融合有助于光照不变的人脸识别。
来源:http://valser.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1051&page=1&extra=#pid1254
2023/2/23 14:39:43 560KB 人脸识别 光照处理 12种方法
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本工具是基于opencv库开发的,用于疾速对图像进行预处理,方便,快捷
2023/2/10 18:13:07 42.29MB opencv 图像处理 工具
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基于图像的预处理,对图像进行局部的二值图像,有较好的适用性
2015/5/10 19:13:40 437B 只适应阈值
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在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自顺应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自顺应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。
实验结果表明,自顺应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。
2021/2/15 21:17:11 64KB Matlab,去噪
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对视频中行人的检测算法,对图像的预处理,运动目标的是辨认,跟踪
2019/7/2 12:56:05 2.24MB 行人检测
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c#编写该程序用来对人脸图像进行预处理,提升人脸识别算法的功能。
本程序提出了3种用于人脸识别的图像预处理的光照归一化算法,分别是:Multiscaleretinex和anisotropic和isotropic平滑方法。
2020/11/21 12:01:26 217KB c# 识别 人脸 光照
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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