针对于视频序列行为目的检测易受情景噪声干扰、提取目的外表难题的下场,提出了一种基于边缘多通道梯度改善模子的多行为目的检测算法。
起首,行使Canny算子患上到视频序列中目的的边缘信息,并依据人类视觉色调的恒常特色,对于目的边缘建树功夫、空间、色调多通道梯度模子;而后,行使该模子患上到目的边缘像素点的行为外形描摹信息,实现配景边缘以及行为物体边缘的离散;末了,将陆续边缘像素点与其邻域点的行为外形相联系瓜葛,以毗邻目的陆续边缘,实现行为目的外表的提取,并将毗邻后的外表举行外形学处置以联系出目的。
试验下场评释,与同尺度算法相比,本算法内行为目的检测中具备的实时性、准确性以及鲁棒性更好。
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拍照丈量学模板匹配法付与二元二次多项式拟合相关曲面函数
2023/4/2 22:08:52 3KB 图像测量
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《扑扇的小鸟》是一款像素作风的休闲游戏,玩家惟独要点击屏幕就能够操作游戏,抑制脚色经由种种挫折,游戏难度极其大。
2023/3/30 20:06:23 59KB flappy bird 扑扇的小鸟 扑扇鸟
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高斯漫衍与配景建模的关连:图像中每一个像素点的色调值作为一个随机进程X,并假如该点的像素值涌现的概率监视高斯漫衍。
2023/3/29 2:14:39 5KB 背景建模
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针对于矿物浮选进程中付与率难以在线检测的下场,提出了一种付与率料想方式.付与最小二乘反对于向量机结构料想模子,以图像特色作为模子输入,经由交织验证实现模子参数优化.为提取泡沫特色,经由盘算图像相对于血色份量提取色调特色,松散聚类与分水岭方式联系泡沫图像并提取尺寸特色,行使像素阐发方式提取承载量特色,付与网像对于的相关性阐发方式提取泡沫速率、破碎率等动态特色,并对于泡沫特色与付与率举行了相关性阐发.试验下场评释,该方式能实用料想付与率.
2023/3/28 9:50:06 912KB 矿物浮选 ; 泡沫图像 ;
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付与交互式方式(人为标注一些像素点)的图像联系方式,matlab法度圭表标准,能够运行,值患上收藏。
2023/3/25 22:19:53 927KB matlab 图像分割 交互式方法
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用C/C++编写的读取一个BMP文件的数据,搜罗文件头,信息头,调色板以及像素信息。
而后对于输入图像举行反色操作(只做了24色真彩图的反色)、、
2023/3/24 22:08:42 5.05MB C语言,BMP,反色
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天生自定义宽高像素的jscam.swf文件,外面有阐发文档,相对于好用
2023/3/23 5:01:33 5.87MB jscam swf文件
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本教程是最约莫的基于FFmpeg的libswscale举行像素处置的教程。
它搜罗了两个工程:simplest_ffmpeg_swscale:最约莫的libswscale的教程(YUV420P转RGB24)。
simplest_pic_gen:天生种种测试图片的货物。
1.1版本削减了多平台下编译的反对于:Windows,MacOS,以及Linux。
2023/3/21 18:33:27 16.72MB FFmpeg libswscale YUV RGB
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:高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴味尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴味的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础
2023/3/19 12:13:18 300KB 多尺度,影像分割
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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