这是我本科毕业设计里面的一部分,不过这部分对本科生可能有点难度,可以试试。
2024/12/14 12:16:21 903B 图像检索
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文档就纹理特征提取算法做了较好的介绍,算是一个课题总结吧,没有实现代码,思想是可以看考一下。
2024/11/13 22:43:17 1.69MB 纹理特征 算法
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期刊论文,是基于小波变换的图像纹理特征提取。
2024/10/15 22:15:48 405B 小波变换
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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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程序运行已经完成可以自动的提取图像的特征
2024/6/7 17:01:29 2KB 小波变换
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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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利用灰度共生矩阵实现图像纹理特征的提取,从而实现对图像纹理特征的研究
2024/6/3 19:41:18 3KB 灰度共生矩阵
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针对目前的基于特征的图像检索中没有有效地结合图像中对象空间信息的问题提出了一种新的融合了颜色、空间和纹理特征的图像特征提取及匹配方法
2024/4/29 11:55:29 336KB 纹理特征
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将原始信号按照一定的规则进行重新组合,构成多向数据矩阵,利用多向主元分析方法将数据投影到主成分空间,实现信号的多层次分解。
对人脸RGB图像及某模拟电路的一维输出信号进行了处理。
结果表明,这种处理方法可很好地实现异常特征的空/时。
域定位及可视化校正,校正出的图像可更好地显示皮肤纹理特征,校正出的一维信号则可更突出地反射原始信号中干扰信号的位置及时域特征。
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1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理其中,滤波用高斯滤波,图像增强包括直方图均衡化和增强对比度,边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物(只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物):(1)提取铁轨的框架(2)设置检测窗(3)障碍物检测,通过判断图像的八维纹理特征。
2024/4/13 13:50:48 45.62MB C++OPENCV canny算子 图像处理
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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