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二级分类:
皮肤镜图像毛发噪声去除程序
给定皮肤镜黑素细胞瘤图像,检测毛发噪声,并修复毛发遮挡部位的信息。
皮肤镜图像毛发去噪,主要包括五个步骤:波谷检测器、阈值分割、区域生长、标记连通域、掩膜恢复重建。
2024/8/21 10:32:15
4KB
图像处理
1
基于上三邻域连续点计数的激光光斑实时检测
研究了实时高精度激光光斑检测方法。
利用高帧频、高灵敏度CCD采集14位激光光斑视频;
分析了激光光斑的特征,在使用阈值分割出光斑区域后,通过上三邻域连续点计数算法检测了激光光斑区域;
分析了激光光斑中余光斑存在的原因,利用平均阈值法滤除了余光斑,在剩余的主光斑中计算获得了更为精确的光斑中心(含质心与形心),制定了以参考帧为基准的视频帧序列的操作序列法光斑检测流程,解决了传统相邻帧相减法无法检测逆光斑帧及光斑中心位置不同的连续相邻光斑帧的问题。
实验结果表明,算法可实践用于在线实时与离线实时的高精度激光光斑检测。
2024/8/11 7:22:26
4.02MB
光学设计
光斑检测
光斑中心
激光光斑
1
图像技术(IDL)-11图象分割
图像分割技术作为一种重要的图像技术,不仅得到人们的广泛重视和研究,而且在实际中成功的应用到了多个领域。
近年来许多学者通过付出巨大的努力,不断提出了新理论和新方法,学术思想非常活跃,这说明了图像分割的重要性,也反映出图像分割的深度和难度,但遗憾的是到目前为止还没有一个通用的图像分割方法,也不存在一个判断图像分割是否成功的客观的通用标准。
在图像分割技术中,阈值分割技术和边界检测技术的研究显得比较活跃。
但是阈值分割和边界检测方面的理论和方法均存在着一定的不足,有待于进一步的完善和发展。
2024/7/16 19:16:01
2.17MB
图像技术
IDL
韩培友
交互数据可视分析语言
1
基于Matlab实现的图像分割的常用算法
做大作业时汇总的资料,包括了一些彩色、灰度图像分割的常用算法:K-means,模糊C,区域生长,阈值分割等
2024/7/7 15:55:12
3.63MB
图像分割
K-means
模糊C
区域生长
1
皮肤镜图像毛发噪声的去除
给定皮肤镜黑素细胞瘤图像,检测毛发噪声,并修复毛发遮挡部位的信息。
(1)灰值化:对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理,将彩色图像变成灰度格式;
(2)波谷检测器:使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算,先膨胀后腐蚀,填充物体内细小空洞,连接邻近物体,再将原图与灰度闭运算得到的图像相减,得到背景色较暗,毛发区域较亮的毛发提取图像;
(3)阈值分割:经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域,使用交互式阈值分割,对毛发提取图像进行二值分割,为区域生长制作毛发掩膜做准备;
(4)标记连通域,剔除弱小噪声:用区域生长法提取连通域,并标记毛发区域,统计各连通区域的大小,设定阈值,屏蔽小的连通区域,去除背景中的杂小噪声点,尽可能的少破坏原始图像的信息;
(5)掩膜,恢复原始皮肤信息:将去除噪声后的二值图像作为掩膜,对毛发区域进行恢复重建。
2024/5/16 1:34:17
67.4MB
区域生长
波谷检测
C++
掩膜
1
使用VisualStudio+OpenCV进行的Susan算子边缘检测及数米粒图像处理实验
用计算机视觉的方法处理米粒图像。
功能包括:中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。
2024/3/20 6:28:23
1.6MB
OpenCV
图像处理
边缘检测
1
车辆与车道线的检测与跟踪
这是毕设的程序,包括大津阈值分割,SCHARR滤波器边缘检测,ROI设置,车道检测中用HOUGH进行直线检测,多段折线模拟弯道,以及偏离点检测,及这三部分的跟踪,车辆检测为基于特征检测,采用KALMAN进行跟踪
2024/3/6 9:31:25
2.83MB
MFC
OPENCV
1
Matlab一维Otsu阈值分割(两种公式计算)
一维Otsu,大津法(最大类间方差法)阈值分割。
Matlab2016a,同一原理推导的两种公式求解类间方差,数值计算原因导致结果有所差异。
2024/2/6 3:18:10
2KB
Matlab;Otsu
1
基于直方图的阈值分割的matlab实现
基于直方图的阈值分割的matlab实现十分简洁,效果也不错。
2024/2/4 6:15:49
20KB
图像分割,
matlab
1
阈值分割的matlab程序
这份代码是实现阈值分割的matlab程序,可以直接用。
2024/2/3 9:05:38
321B
matlab
阈值
1
共 60 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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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
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