为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
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分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
2.56MB
真是不好意思,也是笑死人了,我竟然没有上传资源,幸好大家提醒,要不然我还没有发现,博文地址https://mp.csdn.net/console/editor/html/108757669多协议转换推流，可以添加音频流作为上传流的音轨，自动循环，断开重连多重保护
2024/4/14 16:07:15
15.88MB
这份资源里面包含信息隐藏、信息提取、md5函数运算这三大部分，主要实现在二值图像嵌入信息并提取隐藏的信息的功能，其中还考虑到了隐写过程中分块处理、如何正确选择隐藏信息的块等问题
2024/4/14 3:49:47
43KB
通过websocket传输裸H264到网页通过html5video标签解码参考博客https://blog.csdn.net/g0415shenw/article/details/80372580
2024/4/12 5:55:18
658KB
参考资料，主要实现包括利用librtmp实现rtmp流的接收，并保存成flv格式视频；
利用ffmpeg接口实现rtmp流保存成.ts,.mkv,.flv,.mp4格式视频；
mp4v2源码及封装
利用ffmpeg接口实现rtmp流保存成.ts,.mkv,.flv,.mp4格式视频；
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2024/4/11 18:01:51
31.66MB
AutoTunePro9是一款非常专业的变音调音插件。
它拥有实时音高校正和效果的自动模式，以及用于详细音高和时间编辑的图形模式，低延迟处理使您可以在舞台上或工作室中通过Auto-TunePro进行实时表演，而不必担心分散注意力
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2024/4/11 14:47:12
109.57MB
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2024/4/11 6:24:18
35.14MB