一、课题介绍森林承担着为人类提供氧气以及回收二氧化碳等废弃气体的作用，森林保护显得尤其重要。
但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。
如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。
结合形态学进行滤波，去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。
三、运行图
但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。
如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。
结合形态学进行滤波，去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。
三、运行图
2024/6/30 10:55:32
4.73MB
1
人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注,已经开始广泛应用到全新人机界面、基于内容的检索、基于目标的视频压缩、数字视频处理、视觉监测等许多领域。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。
2024/6/24 19:03:18
1.38MB
1
本文在VS2012开发平台上面配置PCL1.7.2+KinectV2.0SDK+opencv2.4.9，使用最新的KinectV2.0传感器设备获取场景中的深度图像和彩色图像，并将二者转换保存为PCL数据库所使用的PCD点云数据格式，然后借助编程算法，编写程序将保存的点云PCD格式数据，成功的保存到电脑Dist里面。
本程序所使用的配件较多，自己起步一点点摸索的话，极费事、极费时间，这里将其拿出来供大家直接使用，也算是为致力于三维点云图像处理和PCL+KinectV2.0的同仁志士加了点催化剂，给予一点帮助吧。
让三维点云的获取更加方便，KinectV2.0使用范围更广阔吧。
本程序所使用的配件较多，自己起步一点点摸索的话，极费事、极费时间，这里将其拿出来供大家直接使用，也算是为致力于三维点云图像处理和PCL+KinectV2.0的同仁志士加了点催化剂，给予一点帮助吧。
让三维点云的获取更加方便，KinectV2.0使用范围更广阔吧。
2024/5/26 13:49:48
25.53MB
1
读取并显示kinect彩色和深度信息的三种方式。
1.KinectSDK+MFC方法是：利用KinectSDK读出彩色图和深度图，利用MFC窗显示2.KinectSDK+OpenCV方法是：利用KinectSDK读出彩色图和深度图，利用openCV显示3.OpenNI和OpenCV方法是：这个代码非常简单，一看便知Kinect有三个数据流：彩色图，深度图和骨骼点。
KinectSDK是利用三个数据流返回的句柄读取对应信息。
KinectSDK+OpenCV的方法详细内容可以参照博客：http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/16106271利用OpenNI读取kinect代码非常简单，不再做解释。
利用OpenNI读取信息的时候，要正确安装OpenNI和对应的Kinect驱动。
利用本资源提供的源代码，配置好OpenCv,OpenNI和KinectSDK即可运行。
1.KinectSDK+MFC方法是：利用KinectSDK读出彩色图和深度图，利用MFC窗显示2.KinectSDK+OpenCV方法是：利用KinectSDK读出彩色图和深度图，利用openCV显示3.OpenNI和OpenCV方法是：这个代码非常简单，一看便知Kinect有三个数据流：彩色图，深度图和骨骼点。
KinectSDK是利用三个数据流返回的句柄读取对应信息。
KinectSDK+OpenCV的方法详细内容可以参照博客：http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/16106271利用OpenNI读取kinect代码非常简单，不再做解释。
利用OpenNI读取信息的时候，要正确安装OpenNI和对应的Kinect驱动。
利用本资源提供的源代码，配置好OpenCv,OpenNI和KinectSDK即可运行。
2024/5/16 2:44:37
35.78MB
1
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。
(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
1
用opencv来打开realsense,可以把realsense的彩色图像，深度图像，以及深度和彩色的配准图像以Mat的格式读入。
2024/5/8 19:47:39
28.7MB
1
数字图像处理常用数据集RN15，含15张彩色图，大小不一。
预览图可见：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640
预览图可见：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640
2024/5/3 17:31:32
6.98MB
1
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