利用OpenCV完成了基于YCbCr、混合高斯以及YCbCg肤色检测,同时其中YCbCr、混合高斯给出两种不同方式(直接和间接)读取图像数据的完成。
2017/9/17 10:02:12 8KB 肤色检测
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CeleX5事件相机,在Ubuntu下,通过回调函数的方式,在Loop模式下切换读取完整的图像数据、event数据。
ROS下修正配置后可用,无ROS也可以单独拿出核心代码使用。
C++。
2019/11/24 16:17:28 1.2MB 智能传感器 事件相机
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代码功能:通过TCP网络通信实现图像数据的接收,进而将其进行绘制于UI上显示,实现实时视频的播放效果。
代码框架利用了QT的多线程机制,处理图像显示的卡顿问题。
2021/2/5 11:32:35 78KB tcp qt image video
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接纳原始RAW图像数据并将其转换为位图,
2019/4/21 3:35:07 1.33MB RAW 位图
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LIDC-IDRI数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。
该数据是由美国国家癌症研讨所(NationalCancerInstitute)发起收集,该数据集中,共收录了1018个研讨实例。
对于每个实例中的图像,都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。
本次提供的压缩包包含标注文件以及图像数据的下载方式,鉴于TCIA网站提供的下载方式过于繁琐,给出一个更快速和简便的网址用于下载图像数据,支持普通下载工具
2018/11/5 10:05:24 8.38MB LIDC 图像数据 人工智能 深度学习
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一种用FPGA实现的二值图像连通域标记算法。
这个算法只需要缓存若干行的图像数据,并在这若干行的固定延时内就给出结果,实时性很高,计算延时就只要这若干行,FPGA也无需外界SRAM或DDR来缓存图像数据。
2018/11/6 11:07:26 1.82MB FPGA 算法 连通域
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人脸图像数据集olivetti_py3.pkz,该数据集一共有400张人脸图片,每张图片的巨细是:64x64,每张图片作为一个样本,一共有400个样本,每个样本的特征维度是:64x64=4096;
400张图片一共包含40个不同的人,每个人有10张人脸图片
2022/9/5 11:23:01 1.34MB 支持向量机
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顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。
顶点成分分析法假设纯净像元存在,根据凸面几何原理,认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元,它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算,直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理,设定一个信噪比门限值SNRth,根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量,将所有的像元点向初始向量方向投影,找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元,本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
2022/9/4 20:45:10 9.29MB 端元提取算法论文及代码
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本文基于xilinx公司的ARTIX-7系列芯片xc7a35t和cmos摄像头ov7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用以动态目标的检测跟踪。
使用vivado软件设计了各个系统模块的功能,本系统主要由5个模块构成:ov7725视频图像数据采集模块、数据缓存模块、DDR3读写控制模块、图像数据处理模块、VGA显示模块。
本文采用VerilogHDL硬件描述语言进行编程,先完成了对摄像头ov7725的驱动,通过摄像头采集的图像转为RGB565格式通过数据缓存模块存入DDR3之中,再通过数据缓存模块取出并通过背景差分法进行动态目标的检测,在进行先腐蚀后膨胀的数学形状学处理之后,采用基于颜色特征的匹配算法进行动态目标的跟踪,并最终在VGA显示屏上显示跟踪结果。
实验结果表明,在FPGA上采用合适的算法搭建系统能实时、准确的检测并跟踪动态目标。
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stm32图片显示本扩展实验是应广大用户需求而精心制造.实现读取内部flash的图像数据,并显示在LCD上.本实验的图像数据由image2lcdV2.9生成.(仅支持16位真彩色图片的显示,其他的情况请大家参考本例程,自行设计即可.)本代码可以SWD下载仿真.
2020/5/6 15:25:15 221KB image2lcd stm32仿真 v2_ stm32__扩展id
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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