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computergraphic
- 可以进行模式的识别和检测，同时也可以进行数量的统计和分析啊！要珍惜啊
对目标图像进行分析
- 基于OPENCV的人数统计系统，可以对目标图像进行分析，可以统计出目标图像内的人数数量-OPENCV the number of statistical systems, the target image can be analyzed, you can count the number of people within the target number of images
videocellcounting
- 这个程序说明了如何使用基本形态学算子和模糊分析提取视频流信息，并计数大肠杆菌细菌在每个视频帧的数量。请注意，不同的细胞的亮度使得分割的任务更加富有挑战性的。 ％版权所有2004-2009 MathWorks公司 ％$修订：1.1.6.1.2.2 $ $日期：2010/01/08二十三时36分31秒$-This demo illustrates how to use a combination of basic morphological operators a
HCCR
- 运用仿生模式识别方法构建提取基本笔段的神经元序列覆盖手写体汉字图像, 分析笔段神经元间的拓扑性质, 将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的种汉字笔划类型组成的几何图形模仿人类汉字形码输人法统计具有冗余容错形状的笔划神经元类型、数量、位置、相合和相交点数量, 建立手写体汉字特征知识的数据结构表对一手写体汉字库中手写体汉字识别进行仿真实验。方法具有较强的“ 认知”手写体汉字的能力-Construction of the use of pattern recognition methods of e
work
- 对于细胞图像序列中多目标的追踪是细胞运动研究中的难点，针对高密度细胞图像中细胞运动的复杂性，本文提出一个细胞分割和追踪的系统。在细胞分割部分，针对实验所用细胞图像序列的特点，本文分别采用了不同的分割方法。在基本的细胞分割后，由于得到的分割图像存在着一些粘连细胞，为了将之分离，采用了基于Freeman code法对细胞轮廓进行跟踪编码。根据编码所得的链码特征分析细胞的轮廓形态，找出粘连细胞图像中的凹角点，再将凹角点进行分组配对完成粘连细胞的分离。在追踪部分，针对细胞的运动特性，将细胞分为惰性细胞和
Cell
- 细胞图像分析输入：图像文件cell1.bmp 输出要求： 1. 该图像中的细胞数量； 2. 最大细胞的面积、周长（以像素为单位）、方向、该细胞的中心位置； 3. 最小细胞的面积、周长（以像素为单位）、方向、该细胞的中心位置； 4. 所有细胞的平均面积（以像素为单位）； 5. 将主要的中间步骤处理结果的图像都用OpenCV 的cvShowImage 显示出来。-Cell image analysis type: image file cell1.bmp output req
Topology-Chain-Model
- 基于GIS 数据库中线线空间冲突检测的需求,分析了线目标间空间关系精细化描述和计 算模型. 采用GIS 空间关系理论,利用分解组合的思想,将拓扑不变量归结为局部拓扑关系及次 序,并提出了一种将线线拓扑关系与序关系、度量关系集成描述的拓扑链模型. 结果表明:该模型 可以集成描述线目标间局部详细的拓扑关系、左右关系及相交角度、交点数量、交点距离、相交区 域面积等度量关系,可以满足GIS 数据库中的线目标间空间冲突检测的需求.-To meet the demands for detec
MBlob
- mil 8.0由加拿大Matrox公司开发的一个独立于硬件的、含有多个标准模块或组件的32位图像库，可以对图像进行采集、处理、分析、显示和存取操作，本示例通过blob方法，统计螺丝的数量。-mil, 8.0 developed by Canada, Matrox, a hardware-independent, 32 Image Library contains a number of standard modules or components, image acquisition, proc
HW1
- 细胞图像分析 输出要求： 1. 该图像中的细胞数量； 2. 最大细胞的面积、周长（以像素为单位）方向该中心置； 3. 3. 最小细胞的面积、周长（以像素为单位）方向该中心置； 最小细胞的面积、周长（以像素为单位）方向该中心置； 最小细胞的面积、周长（以像素为单位）方向该中心置； 4. 4. 所有细胞的平均面积（以像素为单位）；-Cell image analysis output requirements: 1.1 the number of cells in the i
cDNA-Microarray-Image-Processing-
- cDNA微阵列图像分析的目的是测量每个靶点的光亮度，靶点的光亮度在细胞中表现特定基因的数量，其测量结果直接影响到其后续分析研究。微阵列图像分析包括三个步骤：图像网格化，图像分割以及信息抽取。本文利用数学形态学及形态学分割方法自动提取cDNA微阵列靶点图像，图像分析结果与目前最流行的微阵列图像分析软件GenePix及法国学者Angulo J 等提出的方法对比研究，表明该算法是精确、稳定及有效的。特别适用于处理由于机械机构造成的靶点位置偏差、相互粘连及形状不同的微阵列图像。-failed to tr
SimpleBlobDetector
- 二值图像的连通域分析，blob分析,用于定位连通域的位置，统计连通域的数量-Binary image connected component analysis, blob analysis
code
- 针对“沙子.bmp”图像，编程完成分割并进行形状分析，统计接近方形和椭圆形的沙子数量-Programming complete segmentation and shape analysis, statistical number of sand close to square and oval
CSMACA-Protocol-Throughput
- CSMACA协议吞吐量与站点数量的分析,经过软件的运行，可以得到相关的结果-CSMACA protocol throughput and the number of sites, through the operation of the software, you can get the relevant results
FracLab
- FracLab是一个基于分形和多重分形方法的通用信号和图像处理工具箱。 FracLab可以从两个不同的角度来讨论： 分形分析：大量程序允许计算与一维或二维信号相关的各种分形数量，例如尺寸，Holder指数或多重分形谱。 信号处理：或者，可以直接使用FracLab来执行信号处理中的许多基本任务，包括估计，检测，去噪，建模，分割，分类和合成。 请注意，FracLab不是用来处理“分形”信号（无论给出什么意思），而是将分形工具应用于研究不规则信号，但是也可能是任意的信号。 图形界面使Frac