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PICTURE
- VC编写的图像处理程序。实现了图像的几种几何变换（平移，对称、旋转、错切变换，缩小，放大）； 单色图像灰度处理（逆反、东亚级转化）；图像的对比度处理（增加、减小对比度，量度增强、减小）； 局域滤波（中值滤波）；二值图像处理（阈值计算，切片法二值化，等灰度片二值化，线性二值化；四领域收缩，四领域膨胀，8领域收缩，8领域膨胀，4领域清除孤立点，8领域清除孤立点；细化算法1，细化算法2实现图形细化）； 图像测量（面积测量，除小面积粒子，区域边界抽出，周长测量，长度测量，角度测量）； 并
bag-0.1.1.tar
- bag of feature bag of feature bag of feature-bag of feature bag of feature bag of feature bag of feature
Character_Recognition_Training__NN_for_classificat
- 图像特征识别通过神经网络训练方法实现，是学习参考的好资料-you will need first to run the file that name "charGUI4.fig" and on the right side there is a load training set where you have to train the system first, run any data that is should be from 1 to 9 and 0 like ( 1 2 3 4 5 5
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- 板匹配方法在高速目标跟踪中的应用,付费后得到的学习论文，值得参考。-Plate matching method in high-speed target tracking application, payment received after the study paper, worth considering.
MYGUI
- 第一章作业： 用C语言或者VC，VB，Matlab或其他语言完 成如下实验： 1）打开一个BMP文件 2）将其局部区域的灰度值进行改变 3）另存为一个新的BMP文件 要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 1。打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑。 2。打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 第五章作业 编写一个程序，对输入的图像进
SIFT-xiaojie
- SIFT算法小结 word版 4 SIFT算法步骤： 1） 检测尺度空间极值点 2） 精确定位极值点 3） 为每个关键点指定方向参数 4） 关键点描述子的生成-SIFT brief summary
Digital-Image-Processing
- 1 打开一个BMP文件，将其局部区域的灰度值进行改变，另存为一个新的BMP文件，要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 2．编程实现图像傅立叶高通、低通滤波。 3.打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑 4.打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 5.编写一个程序，对输入的图像进行哈夫曼编码，显示原图像的熵、编码后的平均码字长度、并能够根据编码重建出图像
Anno_word_compare
- 图像标注算法得到的标注词与图像的真实标注的比较文件。可以计算处到底标注对了。还是错了。1代表正确，0代表错误。-Image annotation algorithm annotation word mark and image of the real comparison of files. Can calculate the right place in the end mark. Or wrong. A representative of the right, 0 errors.
xianxing-gongjuxiang
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dvexp1
- 数字图像的数据格式与访问。本实验的处理对象是BMP格式的图像文件。访问一个24位BMP文件的文件头，得到该BMP文件的下列数据：整个位图文件大小、位图数据起始位置、位图文件保留字1、位图文件保留字1。-The format of the digital image data and access. The experiment is processed BMP image file formats. Access to a 24-bit BMP file header, the followin
peidui
- *****将picture内的所有文件拷贝到MATLAB7.1软件下的名为word的子文件夹下********** 1.testpipei_1.m文件为基于灰度的模板匹配代码，仅为单独使用，不具有交互性 2.testpipei_2.m文件为基于灰度的快速模板匹配代码，仅为单独使用，不具有交互性 3.three.m为带有界面的演示程序，包含了上述两种算法，在MATLAB7.1中，在命令窗口下输入 edit three （three文件一定要在work文件夹下）回车后就可以进行使用