利用LBP算法实现图像的纹理提取,可以得到图像的纹理图像,有详细的C++代码
2025/9/18 1:36:42 3.87MB LBP 纹理提取
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基于复杂网络的矿物浮选泡沫图像纹理提取与分类方法
2025/7/31 3:10:28 1.5MB 研究论文
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深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。
编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。
通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果
2024/9/15 2:45:17 315KB 纹理特征
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本文首先介绍了摄像机标定原理及图像预处理算法。
其次详细阐述了基于纹理特征的道路检测算法,主要包括Gabor滤波器纹理提取,道路消失点估计和道路区域分割。
2024/6/7 11:48:34 5.09MB 摄像机标定
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图像处理中,纹理特征的提取部分代码如下//计算纹理特征voidCTextureDlg::OnBtnComputeTexture(){ doubledEnergy =0.0; doubledEntropy =0.0; doubledInertiaQuadrature=0.0; doubledLocalCalm =0.0; doubledCorrelation =0.0; doubledEnergy1 =0.0; doubledEntropy1 =0.0; doubledInertiaQuadrature1=0.0; doubledLocalCalm1 =0.0; doubledCorrelation1 =0.0; unsignedchar**arLocalImage; arLocalImage=cmatrix(0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1,0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1); introlltimeH=m_grayShow.ImageHeight/m_grayShow.FilterWindowWidth; introlltimeW=m_grayShow.ImageWidth/m_grayShow.FilterWindowWidth; inti,j; intp,q; //将图像分成若干个窗口,计算其纹理均值 for(i=0;i<rolltimeH;i++) { for(j=0;j<rolltimeW;j++) { //首先赋值给子窗口 for(p=0;p<m_grayShow.FilterWindowWidth;p++) { for(q=0;q<m_grayShow.FilterWindowWidth;q++) { arLocalImage[p][q]=m_grayShow.ImageArray[i*m_grayShow.FilterWindowWidth+p][j*m_grayShow.FilterWindowWidth+q]; } } m_grayShow.ComputeMatrix(arLocalImage,m_grayShow.FilterWindowWidth); m_grayShow.ComputeFeature(dEnergy1,dEntropy1,dInertiaQuadrature1,dCorrelation1,dLocalCalm1,m_grayShow.PMatrixH,m_grayShow.GrayLayerNum); dEnergy+=dEnergy1; dEntropy+=dEntropy1; dInertiaQuadrature+=dInertiaQuadrature1; dCorrelation+=dCorrelation1; dLocalCalm+=dLocalCalm1; } } dEnergy/=(rolltimeH*rolltimeW); dEntropy/=(rolltimeH*rolltimeW); dInertiaQuadrature/=(rolltimeH*rolltimeW); dCorrelation/=(rolltimeH*rolltimeW); dLocalCalm/=(rolltimeH*rolltimeW); m_dEnergy =dEnergy; m_dEntropy =dEntropy; m_dInertiaQuadrature=dInertiaQuadrature; m_dCorrelation =dCorrelation; m_dLocalCalm =dLocalCalm; UpdateData(false);}
2024/1/20 9:29:28 3.93MB 纹理
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一个很不错的laws纹理检测的算法,可以直接用于本人的工程项目中。
law纹理作为一个重要的纹理提取的方法
2015/6/11 22:57:35 1KB 图像识别 人工智能
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里面包含待检索图片,纹理提取部分,类似度匹配。
2015/5/10 16:43:46 432KB 图像检索
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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