21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展,目前在图片背景内提取文字区域,是人们研究的对象。
在图像中实现文字区域的定位研究,不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵,而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域,具有重大的应用前景。
文字区域的定位一般分为两个步骤:首先确定包含文字的大致区域,然后再对该区域进行精确的定位。
本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究,并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法,该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。
MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确,同时效率比较高,具有一定的应用价值。
2024/9/28 15:55:55 735KB 文字定位  边缘检测 特征提取
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道路的区域检测,道路的边缘检测,使用OpenCV2版本的C++算法
2024/6/30 5:03:18 5KB C++ OpenCV 道路检测
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提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明,与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比,该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
2024/5/20 18:55:43 1.15MB over—exposed region detection; L2
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提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。
利用转换的亮度特征和颜色特征,并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量,用L2正则化逻辑非线性回归方法。
对实验图像进行过曝光区域检测,结果显着示,相较于亮度阈值法和采用亮度和​​颜色特征的常规检测方法,约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。
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MSER区域检测可用的MSER。
基于VC6.0的MSER算法实现,是实现图像匹配图像配准的技术的代码,非常好用的
2024/3/10 1:54:26 4.52MB MSER区域检测可用的MSER
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在背景图下寻觅人体区域,从上到下区域检测红线弧线,找出最适弧线定义为头部大小
2023/1/18 20:11:49 4KB 寻找人体区域
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收集了关于明显性区域检测的论文及matlab代码,包括graph-basedvisualsaliencydetection,imagesignature,globalcontrastbasedsalientregiondetection,frequencytunedsalientregiondetection
2018/11/2 5:58:36 35.16MB 显著性区域
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实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法,主要内容包括背景的提取,人体运动区域检测,人体轮廓提取,步态特征的提取,类似性度量和分类识别。
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2015/8/9 15:22:27 2.3MB
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经过对彩色图像中颜色信息进行选取,作为分类标识。
基于LAB颜色空间,计算各像素点颜色到标识的距离,实现图像分割及区域检测
2022/9/4 7:32:06 1.18MB 图像分割
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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