使用Halcon实现的两点之间线性插值算法,支持多点输入
2024-04-27 16:15:14 4KB 图像处理 Halcon
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matlab图像处理 基于MATLAB的数字图像处理演示系统 一、设计题目 基于MATLAB的数字图像处理演示系统 二、设计要求 使用MATLAB编程实现仿真系统(包含算法可以是基本信号的显示、基本运算、数字滤波器设计等)。 三、设计实现 本系统设计了三个演示模块,分别为常见信号显示、图像滤波器、《数字信号处理》仿真系统,实现 了对常见的13种信号的显示功能,6种图像增强功能,4种图像添加噪声的功能,3种图像滤波功能,信 号叠加、采样、恢复、频域显示等过程演示功能,为方便后续的使用使用deploytool将所有.m文件打 包成独立可执行程序.exe。 1. 图像加载和显示 首先,该系统应该能够加载用户选择的图像,并在界面上显示出来。MATLAB 提供了 imread 函数来加载图像,并且可以使用 imshow 函数在 GUI 界面上显示图像。 2. 基本图像处理功能演示 系统可以包含一些基本的图像处理功能演示,如图像的灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测等。用户可以通过界面上的按钮或菜单选择相应的功能,并查看处理后的图像效果。
2024-04-26 11:52:52 916KB matlab 图像处理 算法处理 数字图像
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数字图像处理完整MATLAB代码
2024-04-25 15:05:41 216KB matlab 图像处理
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基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目,并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接,实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】 基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目,并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接,实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本
2024-04-25 13:53:37 14.67MB python 图像处理 机器学习
数字图像处理作业python代码.zip 数字图像处理作业python代码.zip 数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip
2024-04-25 11:03:00 431KB 图像处理 python
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飞腾FT2000-4开发板原理图,含M.2、SSD、USB、ETH
2024-04-24 09:28:24 4.3MB 图像处理
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不错的一个小软件,可以在开发过程中对图像进行分析,比如滤波,直方图,灰阶统计,多图片合成等等
2024-04-23 18:47:26 1020KB 图像处理
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本文设计的基于FPGA的图像处理系统,是一个具有视频图像采集、图像处理、图像 显示功能的图像处理系统。该系统采用Altera公司FPGA芯片作为中央处理器,由视频解 码模块、图像处理模块、视频编码模块组成。模拟视频信号由CCD传感器送入,经视频 解码芯片SAA7113转换成数字视频信号后,图像处理模块完成中值滤波和边缘检测这两种 图像处理算法,视频编码芯片SAA7121将数字视频信号转换成模拟视频信号输出。
2024-04-22 21:59:35 3.78MB fpga 图像处理
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主要用于图像去模糊(去除模糊效果)的处理。 在摄影或图像采集过程中,由于相机晃动、物体运动或者其他因素,图像可能会产生模糊效果。这种模糊使图像失去细节和清晰度,降低了图像的质量和可用性。 "DeBlur-master"项目旨在使用计算机视觉和图像处理技术,通过对模糊图像进行分析和处理,恢复图像的清晰度和细节。它可能包括多种去模糊算法、滤波器和图像修复技术的实现。 通过对图像进行去模糊处理,可以提高图像的可视化效果、减少图像的误判和错误分析,并在图像应用和分析领域有广泛的应用,如计算机视觉、图像识别、医学成像等。 为了运行这个项目,你使用文件夹中的代码和图像数据。代码中可能包括图像处理函数、模型构建、以及最终的图像去模糊处理。
2024-04-22 10:34:41 11KB 图像处理 matlab
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使用python对照片进行卡通化
2024-04-20 20:39:57 3KB python 图像处理
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