代码涉及到图像灰度化、高斯滤波、图像二值化、图像感兴趣区域提取(ROI)、可以实现图片车牌区域的提取;亲测有效。
2022-04-13 14:29:46 2KB ROI
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使用方法: 1、运行之后选择.xls?|.doc?|.ppt?|.bin文件,会生成以模块名开头的文本文件,用记事本打开查看即可(支持2003/2007/2010,2013未测试)。 2、支持命令行参数,在Dos下执行:程序名 文件名
2022-03-14 23:00:39 176KB VBA 复合文档 提取代码
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telegram_login:在介绍之后,用户将到达登录页面,在该页面上,他们被邀请输入他们的手机号码和国家/地区代码-可以手动输入,也可以从列表中选择国家/地区。 您可以在countrycode.org上获得国家和代码列表,也可以从其他Telegram应用程序的源代码中提取代码
2021-12-25 15:31:15 18.29MB swift ios telegram xcode
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Gabor小波特征提取代码,希望对做人脸识别的朋友有所帮助。
2021-12-21 09:43:56 15KB Gabor 小波
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matlab运动目标提取代码 语音哼唱识别及评分系统 1. 功能 识别:对用户输入的一段语音识别得到其频率,经处理后在界面输出旋律,并可以用钢琴来弹奏此旋律 评分:预先设置旋律和节拍,提取处理用户输入的语音文件与设置的旋律及节拍进行对比,根据评分规则输出实际得分 2. 运行环境 Matlab R2017a、 Windows 10 Professional 1803 3. 使用步骤 3.1 哼唱识别系统 打开Matlab软件,切换工作目录到HumDetection文件夹下 双击打开文件HumDetection.m,在菜单栏中选择编辑器,点击运行按钮即可正常运行代码(第一次运行时间可能较长,请耐心等待) 界面加载完毕后,点击选择文件按钮,在弹出的窗口中选择standard1-7.wav文件,软件会将自动提取到的旋律显示在识别结果编辑框里并绘制该语音的时域波形和基频曲线(运行时间可能较长,请耐心等待) 点击时域波形图后面的扬声器标志按钮,你将会听到该语音(请等待图形的红色指示条移动到最右端再进行其他操作,以下所有播放声音时均要满足此条件) 点击钢琴演奏按钮,等待系统生成对应的旋律以及基频提取
2021-12-03 18:57:23 593KB 系统开源
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将高斯差分算子(DoG)扩展成为基于流的高斯差分。在 lena.图像 和最后一张图像中,效果较好。FDoG算子对图像抽象画处理,边缘较平滑,很好地忽略了原图的次要信息(比如远处的背景)。也使图像本身的特征体现出来,有效增强了图像的原本轮廓。这个资源里只有代码
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今天小编就为大家分享一篇python实现信号时域统计特征提取代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-07 22:18:59 101KB python 信号 时域统计 特征提取
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matlab图像背景提取代码DeepPBM:深度概率背景建模 该代码是ICPR2020模式识别深度学习研讨会(DLPR20)接受的以下论文的实现: DeepPBM:根据视频序列进行深度概率背景模型估计() 作者:Amirreza Farnoosh,Behnaz Rezaei和Sarah Ostadabbas通讯作者: 要求 此代码已在Ubuntu 16.04上的Python3.6,Pytorch 1.0和CUDA 8.0上进行了测试。 MATLAB R2016b。 资料准备 本文使用以下数据集进行实验: BMC2012数据集: @inproceedings{vacavant2012benchmark, title={A benchmark dataset for outdoor foreground/background extraction}, author={Vacavant, Antoine and Chateau, Thierry and Wilhelm, Alexis and Lequi{\`e}vre, Laurent}, booktitle={Asian Conferen
2021-10-08 16:17:14 27KB 系统开源
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matlab sift特征提取代码 基于RGB颜色空间的颜色特征与SIFT特征提取 ##目录 ##背景介绍 本项目是我参加大学生创新项目的一部分,我们将要创建一个旅游推荐系统,通过用户输入的图片进行相关的图像处理,最后得到与输入图片相关的图片集,其中颜色特征和SIFT特征的提取就是本项目的关键技术。 ##项目介绍 一般的图像特征提取分为局部特征提取和全局特征提取,全局特征就是方差、颜色直方图等等,全局特征用来描述总是比较合适的。但是无法分辨出前景和背景却是全局特征本身就有的劣势,而所谓局部特征,顾名思义就是一些局部才会出现的特征,就是指一些能够稳定出现并且具有良好的可区分性的一些点了,这样在物体不完全受到遮挡的情况下,一些局部特征依然稳定在,以代表这个物体(甚至这幅图像)。因此本项目采用将局部特征与全局特征相融合的方式进行特征的提取,在全局特征方面采用基于RGB颜色空间的颜色特征直方图;而在局部特征方面,采用不比较经典的SIFT特征。本开源项目的只是给出了基本的测试代码,详细描述了颜色特征和SIFT特征提取的过程。 ##项目使用 ###获取代码 gitcafe项目主页: ###使用样例
2021-10-06 18:35:50 11.55MB 系统开源
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不采用鼠标点击的被动式获取方式,通过插值等等方式获取离散点,借助cesium的api获取直线、范围面的高程,只需要经纬度坐标即可,分不同情况调用不同接口,放上代码与截图说明
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