QT作业,图片视频处理(包含滤波,二值,边缘检测,视频播放等功能)1、有菜单、工具条,支持快捷键;
2、通过文件对话框打开需要访问的图片(支持单选和多选功能);
3、打开的图片可以在该软件中央显示;
4、含有对图像进行灰度化、二值化、3×3均值滤波、伽马变换、边缘检测等功能(其他功能可以自己设计);
5、软件支持中文、英文两种语言,用户可自在切换,设计并美化用户界面;
6、可执行文件需要有自己定义的名称、自己设计的图标(借助美图秀秀、Photoshop等)、标题含有自己的学号和姓名;
7、需利用消息提示对话框,并含有“关于本软件对话框”,消息对话框图标要求自己定制;
8、软件可以分别在Windows、Linux或Mac系统上运行,其中Linux系统基于虚拟机即可;
9、软件现场演示\验收;
10、带有视频图像处理功能(选做题20%):可以对每帧视频帧进行如平滑、灰度化、二值化、边缘检测、缩放、局部马赛克等操作;
2017/10/9 7:48:27 7.2MB QT
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第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07:35:24(d)07:55:24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出,随着时间的推移,能见度慢慢变大,而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远,与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果,我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较,进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制,如果租用能见度仪来检测能见度,费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点,然后进行实际测量,获取目测能见度,与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型,将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来,与目测能见度相比较,结果如表4—1所示。
从早上06:30:02到07:55:24,由天气图像的变化过程,可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出,实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53.055.059.067检测能见度(m)45.246.850.659.7绝对误差(m)7.88.28.47.3相对误差14.7%14.9%14.2%10.9%对于非雾天情况下,实验中选取2幅图像进行能见度检测,此时能见度值较大。
实验中,本文只获取非雾天下的最远可视点,如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测,本文采用基于逐行对比度的检测算法,利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出,最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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2022/9/28 23:54:05 28.16MB 雾天能见度
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基于VIP_BoardBig的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0这是一款绝对完善的视频图像处理的开发板配套的资源,详细的配套光盘,我会在我博客里放出来:基于FPGA的图像边缘检测系统
2016/5/11 17:46:49 10.63MB FPGA
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视频图像处理使用,malab图像图片降噪Demo,可以下载后看一眼。
2016/8/22 22:30:44 169KB 降噪 Demo
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(含源码及报告)本程序分析了自2016年到2021年(外加)每年我国原油加工的产量,并且分析了2020年全国各地区原油加工量等,含饼状图,柱状图,折线图,数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持,如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表,若干个csv文件以及一个名字为render的html文件(需要用浏览器打开),直观的数据处理部分是图片以及html文件,可在地图中显示,数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44 29.75MB 爬虫 python 源码软件 开发语言
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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