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opencv函数实现二值图像边缘细化操作

主要是读取当前文件下的制定图片，然后可以灰度处理并手动保存，二值化可以任意调节并保存。使用的是VB6.0环境，上传的为源代码，大家可以借鉴参考一下。

具有可变大小比例的简单模板匹配。 在图像Is（灰度图像）的canny边缘图像中找到模板Itm（二值图像）。 模板大小不需要与图像中的目标完全相同，扫描各种大小比例。 模板 Itm 。 INPUT: 是模板所在的彩色图像。 Itm：模板二进制图像。 OUTPUT: 最佳匹配的位置 (x,y) 匹配的分数。 显示（是）标有最佳匹配的图像。 还返回调整大小的图像和调整大小的模板，以提供最佳匹配的大小比例。 方法：扫描模板Itm和图像Is之间的各种大小比例，找到模板Itm最匹配的图像大小比例和位置。 在图像Is的精巧边缘和模板Itm之间使用简单的模板匹配互相关。 主要功能：MAIN_find_template_in_image

针对传统混沌雷达对多目标测距困难的问题,提出了一种建立在解析解系统上的混沌雷达多目标测距方法。该方法使用解析解混沌系统中的连续信号作为雷达发射信号,并把解析解混沌系统中的二值离散序列经移位寄存器保存在雷达接收端,通过保存的二值离散序列能够准确重构雷达发射信号模板。使用该模板和回波信号进行匹配滤波,通过匹配滤波输出信号的峰值得到待测目标的距离。该方法能够在-10 d B信噪比条件下实现多目标测距,且雷达接收端因为只需保存二值离散信号所以需要的存储空间小,实现过程成本低廉。仿真实验验证了提出方法的有效性。

使用MATLAB实现的图像二值化处理算法，有Otsu全局二值化算法，kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二值化算法，niblack局部二值化算法。

TensorFlow XNOR-net 到目前为止，该存储库包含3个自定义tensorflow运算符，并提供python接口以将其集成到tensorflow模型中。 请按照“设置”部分中的步骤进行操作，以确保可以使用这些步骤。 希望它不会使您发疯。 设置 首先，您需要与运营商建立共享库。 转到operators目录，然后按照README文件中的步骤进行operators 。 为确保一切正常，请运行： python3 run_tests.py --all 这将执行所有测试。 要查看测试选项，请运行： python3 run_tests.py -h 基准测试 基准测试是在NVIDIA GeForce 940MX，2GB GPU上执行的。 已实现的XGEMM与tf.matmul运算符进行了比较。 XGEMM是真正的GEMM（可以乘以任何矩阵，而不仅仅是512的倍数...）。 通过4k输

图像二值化的代码，可直接运行，无需修改。使用大津法Otsu对图像进行二值化。可设置输出图像为1位图像

资源包含文件：课程报告word+源码 利用图像区域中黑色象素的个数对秘密信息进行编码。 把一个二值图像分成 L(m) 个矩形图像区域 Bi ，如果其中黑色象素的个数大于一半，则表示嵌入 0 ；如果白色象素的个数大于一半，则表示嵌入 1 。 当需要嵌入的比特与所选区域的黑白象素的比例不一致时，为了达到希望的象素关系，则需要修改一些象素的颜色。 修改应遵循一定的规则，原则是不引起感观察觉。 修改应在黑白区域的边缘进行 。 判断每一个图像块黑色象素的百分比，如果大于 R1 + 3λ ，或者小于 R0 - 3λ ，则跳过这样的无效块。 如果在 [R1 , R1 + λ] 或者 [R0 - λ , R0] 的范围内，则正确提取出秘密信息 0 或 1 。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125008614

写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个