我们常常在实际应用中,会根据一幅标准图像,来定位该标准图像中的某一特征在其它同类型图像中的位置。
常见的比如人脸定位,图像匹配等等。
正是基于这个原则,开发了本软件
2024/9/18 13:50:33 6.52MB OPENCV 图像定位 VC
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利用不同样本选择方法进行变化检测实验的结果的好坏是通过与对应的精标准图像——GroundTruth进行相似度衡量而得到的。
总体分类精度OA(OverallAccuracy)是指正确分类的像素点数与总的像素点数的比值,是一种常用的衡量变化检测结果的指标,Kappa系数是一种能更加精确衡量分类准确度的参数,能较好的反映出两者的一致性,
2024/8/23 12:16:26 4KB 评价标准 matlab 总体分类精度 OA
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图像处理标准图像-论文中的大多数图像都包含了。
柯达公司专门拍摄。
2024/8/3 22:08:22 13.01MB 图像处理
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用于检测图像去噪算法的数据图片,共有68张灰度图,都是用于检测去噪能力的经典图片,是做图像去噪的标准图像库。
图片类型涉及到景物,人物,动态的,静态的都有。
2023/12/8 19:26:14 6.16MB 图像去噪 图片数据集 BSD68 灰度图
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%Matlab读取envi图像img格式用Matlab编了一段小程序。
%试验:Matlab读取ENVI标准图像(IMG+Hdr),并计算相关系数。
2023/11/30 18:03:26 1KB 33
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用LabVIEW制作的图像二值化法度圭表标准图像二值化当然二值图像含有的信息比力少,然则它有一系列短处,譬如图像比力扼要易懂,资源很低以及处置进程中运算速率快,使患上二值图像的使用极其普及,主若是由于二值图像约莫、信息量少,举行处置操作时运算速率快,资源低。
图片二值化是针对于灰度图片的进程上举行的,行将全部灰度图片上的像素点的灰度值配置为0或者255,全部图片惟独黑白两种色调,末了的图片是黑白色的下场[10]。
灰度化能够有255个亮度品级,而二值化惟独两个,0以及255,即黑以及白,配置安妥的中间值(阈值),在整张图片的齐全亮度下,比阈值大的便是255,比阈值小的便是0。
如公式(1)所示。
(1)
2023/5/7 13:09:10 22KB LabVIEW 图像处理
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这是一篇ECCV2018上关于图像拼接的论文。
所提出的方法“GreenWarps”旨在精确地对准具有大视差的帧/图像。
该方法包括两个新阶段,即预变形和网格变形。
第一阶段使用格林坐标将未对齐图像变形到参考图像。
第二阶段使用demon-baseddiffeomorphic变形方法来确定对齐,该方法被称为“DiffeoMeshes”的网格变形。
在两个阶段中,使用格林坐标进行变形而不假设任何运动模型。
两个阶段的组合提供了图像的精确对准。
在两个标准图像拼接数据集和一个由不受约束的视频创建的图像组成的数据集上进行实验。
结果表明,与现有技术方法相比,该方法具有更好的功能。
2023/3/20 21:47:49 812KB 图像变形 图像拼接
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corel-1k版本的标准图像库,确确实实包含1000张图片哈!下了就晓得了~常见的巴士类、恐龙、人群、海滩、建筑、大象、花朵等!
2023/3/18 1:43:09 29.27MB corel 图库库 1000张
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用Halcon进行图像匹配的程序集合,从某个标准图像中选取模板,在其它一副或多福图像中寻找与该模板类似的外形,可以指定二者相似程度,可以进行缩放、角度旋转等后再进行匹配需要安装HALCON软件
2023/3/16 6:39:42 15KB 图像匹配程序
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根据肤色平均值和分层阈值提取身份证标准图像皮肤区域。
可以运转的。
新手适用
2021/4/13 14:11:25 479KB 人脸图像检测
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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