是JOHN CANNY大师在1986年写的关于边检测论文,该论文是起始文件. 有兴趣的同学自己下载哈
2021-11-21 13:37:52 6.98MB 边缘检测
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Sobel操作员边缘检测 使用Sobel运算符的简单边缘检测 应用 Sobel操作员通过计算图像梯度的近似值来帮助我们获得图像的边缘。 在每个点上,结果都是相应的梯度向量或该向量的范数。 通过从左到右用第一个内核对图像进行卷积,可以得到X方向上的Gradient 然后通过从上到下使用第一个内核对图像进行卷积,得到Y方向上的Gradient 至此,我们有了图像梯度的向量。 现在,通过找到每个矢量的大小,我们将获得所需的边缘。
2021-11-21 13:36:37 347KB python image-processing Python
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sobel operator for edge detection The Sobel operators create such a perpendicular smoothing by convolving with the binomial kernel (1/4, 1/2, 1/4)
2021-11-21 13:31:28 5KB sobel operator
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matlab人脸检测嘴巴定位代码使用基于本地的信息检测面部地标 此处介绍的方法基于本地信息。 首先,使用传统的 Viola-Jones 对象检测框架进行人脸检测。 Viola-Jones 框架由类 Haar 特征提取方法和 Adaboost 分类器组成。 在人脸检测之后,使用相同的 Viola-Jones 框架来检测人脸区域。 从眼睛区域位置估计眉毛区域。 主动形状模型 (ASM) 用于使用主成分分析 (PCA) 对面部形状的变化进行建模,以确保初始形状模型处于完美位置。 用法: Matlab . exe - r Main 调试: 该代码已使用 JAFFE 数据库进行了测试,可在 . 如果眼睛界标失真,您可能需要更改此值 Line 24 - FaceBinary = imbinarize ( Face , 0.25 ); 如果嘴巴地标失真,您可能需要更改这些值 Line 42 - FaceBinary = imbinarize ( Face , 0.50 ); Line 44 - ImageMorph = bwareaopen ( ImageOutline , 150 ); 如果眉毛地
2021-11-21 11:18:56 13.44MB 系统开源
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提取haar特征,使用 adaboost训练级联分类器,实现人脸检测。
2021-11-20 21:20:46 24KB haar adaboost
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Missing-Tag_Detection_With_Unknown_Tags-自学-理解-翻译-引文
2021-11-20 18:06:59 7.6MB RFID
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利用OpencV实现深度学习中object detection图框标注工具,使用者需要自己配置一下opencv路径。
2021-11-20 11:11:00 85.77MB 图框
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YOLO(“您只看一次”)是一种流行的算法,因为它不仅具有很高的准确性,而且还可以实时运行,几乎每秒可以记录45帧。数据集包含所有视图中的汽车媒体。 sample_submission.csv train_solution_bounding_boxes (1).csv Car Object Detection_datasets..txt Car Object Detection_datasets..zip
2021-11-19 22:07:50 112MB 数据集
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用opencv捕捉微笑
2021-11-19 22:00:44 32KB opencv smile-detection Python
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将论文Context-Aware Saliency Detection作者写的加密源代码破解之后的
2021-11-19 16:32:04 2.72MB saliency
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