项目旨在于能够使用图片人像分割以及视频人像分割，替换背景为绿幕或是其他背景。 更进一步，最终允许在网页端能够使用图片人像和视频人像分割，并用户能自己上传背景进行替换。

成本中心分割及作业价格计算

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为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量。实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高。

数字图像处理（MATLAB） 实验一 一、实验名称 图像的采样与量化 二、实验目的 1.熟悉MATLAB软件的使用。 2.掌握采样与量化的原理及数学运算。 3.于MATLAB环境下编程实现对图片的不同程度的采样与量化。 三、实验内容 1.对于给定图片，在MATLAB软件下编程实现对图片的不同程度的采样。 2.对于给定图片，在MATLAB软件下编程实现对图片的不同程度的量化。 实验二 一、实验名称 图像的灰度变换与直方图修正 二、实验目的 1.熟悉MATLAB软件的使用。 2.掌握灰度变换、直方图修正的原理及数学运算。 3.于MATLAB环境下编程实现对图片的灰度变换和直方图修正。 三、实验

oracle 某列存儲的值是有逗號的字符串，希望通過逗號分隔開來顯示多行。sql,有預期結果，有項目實戰。

基于形态学算子的车辆遮挡检测与分割算法 现代汽车工业的Swift发展促进了道路交通的发展，并增加了汽车数量。 各种各样的道路交通问题导致汽车数量激增，从而推动了ITS（智能交通系统）的诞生。 视频车辆检测是ITS的重要研究。 在实际的交通监控视频中，由于摄像头的光轴与路面之间的角度较小，因此被捕获的车辆往往会相互重叠，这会在检测到的图像中引起粘连。 因此，遮挡车辆的检测和分割是视频车辆检测研究的重要组成部分。 遮挡车辆检测和分割算法的研究基本上可以分为三个方向：第一，基于视频流；第二，基于视频流。 第二，基于图像形态学； 第三，基于车辆和情景建模。 其中，基于形态学的算法由于其相对较高的准确性和效率而成为近年来国内外研究的热点。 本文的主要方向也将是基于形态学的算法。 本文的主要工作： 通过腐蚀将凹面图像分成几个相连的区域； 确定每个连接区域，并检测附着力； 通过形态学方法找到分

win7 系统如果没有安装 pdf 之类的软件 那么虚拟打印机只能选择 系统自带的xps 也是最好用虚拟打印的软件 这个软件的功能就是把 xps 文件 转换成图片 类似pdf 编辑软件 此软件 体积小 免安装 打开就能使用

里面有代码和数据集 I = imread('coins.png'); % 可将第3行中的不同文件带入，注意必须采用单引号 if size(I,3) > 1 I = rgb2gray(I); end I = imbinarize(I); % Example I : how to execute Freeman_chain_code [bound_img,X0,Code,bound_coord,invert_img] = Freeman_chain_code(I,true); % Example II : how to rebuild the boundary image from the boundary coordinates vector bound_img2 = zeros(size(I)); for k = 1:numel(bound_coord)