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pic_check
- 二值图像标记的快速算法，Matlab语言实现，二进制图像的分割，具有简单、快捷、占用内存少等特点-Binary image marking fast algorithm, Matlab language implementation, binary image segmentation with a simple, fast, less memory, etc.
emJPG
- 最新的EM算法处理图像的算法，在MATLAB6.0调试通过，可以实现大小、反色等基本功能，占用内存很小。-EM algorithm for the latest image processing algorithms, in MATLAB6.0 debugging passed, the size can be achieved, and anti-color and other basic functions, take up very little memory.
gspm
- 自己本机测试最快时60帧/秒,局域网传输只测试一次,结果很让我失望,原因不明~~~~ 说下我的思路过程(我认为过程很重要!) 分块比较+压缩传输与以前那个内存流比较的优缺点: 内存流比较能找到最精确的找到图片差异,但每次都要压缩相同大小的数据,大家可以测试下,那个算法传输瓶颈是压缩算法,最费时间和CPU 分块比较+压缩传输能有效的减少压缩数据量,但缺点也很明显,比较图片的效率肯定没内存流比较高,要加快传输只能找到更好的算法 我选择的是后者,开始的时候是直接把
testttt
- 该代码是对图像转化的二维数组进行处理，对图像数组进行3*3的中值滤波，代码优点是占用内存小，处理速度较快。-it s an image processing code.
ferns_demo-1.1.tar
- 基于Naive Bayesian Bundle的特征点识别。高速，但占用内存高。-The point identification based on the characteristics of the Naive Bayesian Bundle. High speed, but memory high.
double-buffering
- // 经过改进后，画面刷新速度大大加快，绝对看不到任何的“扫描线”，帧数也从5帧一下就提高到了9帧， // 几乎是两倍于前的速度。这究竟是什么原因呢？让我来讲述其中的道理。 // 因为圆是要一个一个画上去，所以每画一个圆，系统就要做一次图形的绘制操作， // 图形的重绘是很占用资源的，当需要重绘的图形数量很多的时候，所造成的系统开销就特别大， // 造成我们看到的那种刷新缓慢的情况。那么如何来解决这个问题呢？ //答案就是双缓冲，何谓“双缓冲”？它的基
opticalflow
- 改进的聚类光流法，聚类方法有kmeans和DBSCAN，光流法金字塔LK可以用，HS光流法占用内存太多。-Improved clustering optical flow method, clustering method kmeans and DBSCAN, pyramid LK optical flow method can be used, HS optical flow occupy too much memory.
vibe
- ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。 不仅减少了背景模型建立的过程，还可以处理背景突然变化的情况，当检测到背景突然变化明显时，只需要舍弃原始的模型，重新利用变化后的首帧图像建立背景模型。(a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences)