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基于图像处理的布匹瑕疵检测算法.zip
内含数据集以及算法的源码,适合算法工程师在本领域的练手项目
2022-12-14 16:27:05
11.23MB
深度学习
机器学习
项目
基于图像处理的服饰属性标签识别系统.zip
内含数据集以及算法源码适合初学者和进阶者
2022-12-14 16:27:00
660KB
深度学习
机器学习
基于图像处理的肺部CT多病种智能诊断系统.zip
内含数据集以及算法源码适合初学者和进阶者
2022-12-14 16:27:00
25.77MB
深度学习
机器学习
Gabor滤波器在指纹图像处理中的应用*
在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率。现把Gabor滤波器应用在指纹图 像增强处理中,利用了Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和局部频率作为Gabor滤波函数的 参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除图像噪声,达到了增强图像的目的。在算法设计上采用了查表的方 法,提高了算法的速度,节省了运算的时耗。实验证明,算法工作稳定,效果好,鲁棒性强。
2022-12-14 15:35:01
390KB
指纹增强
方向图
Gabor滤波
二值化
1
图像处理+国科大图像处理课程(彭思龙)+小波十讲
针对图像处理课程的小波问题详解
2022-12-14 09:27:58
13.33MB
图像处理
小波变换
国科大
1
数字图像处理第二版冈萨雷斯习题解答-91331980DigitalImageProcessingSecondEditionProblemSolutions.rar
数字图像处理第二版冈萨雷斯习题解答-91331980DigitalImageProcessingSecondEditionProblemSolutions.rar 数字图像处理第二版(冈萨雷斯)习题解答,这本书是由冈萨雷斯编写的国外经典名著《数字图像处理(第二版)》的习题解答,对于多数使用这本书的同志十分有用。 哈哈,好资料欢迎下载 本论坛同时提供数字图像处理第二版(冈萨雷斯)下载!
2022-12-13 22:56:01
1.08MB
matlab
1
数字图像处理_人脸识别_识别_数字图像处理_
数字图像处理的人脸识别和去噪声等功能,有样图和结果图
2022-12-13 22:39:09
8.38MB
人脸识别
识别
数字图像处理
1
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
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】
2022-12-13 17:27:15
14.6MB
机器学习
机器视觉处理
python项目
图像处理
基于opencv传统数字图像处理实现车道线检测-python-c++源码+项目说明.7z
基于opencv传统数字图像处理实现车道线检测_python_c++源码+项目说明.7z 【实现方法】 实现车道线检测,主要包含两部分操作 道路图像的处理,主要包括灰度图转换、基于高斯平滑的图像去噪、基于Canny算法的边缘提取。 车道线检测方法,主要包括获取感兴趣区域(ROI)、形态学闭运算、基于Hough变换的直线检测。
2022-12-13 17:26:28
23.96MB
opencv
车道线检测
c++
项目源码
课程作业-Python+OpenCV实现车道线检测源码+项目说明.7z
课程作业_Python+OpenCV实现车道线检测源码+项目说明.7z 【图像处理】 图像处理主要是先对图像进行灰度处理,高斯模糊,然后对其进行canny边缘检测,最后对得到的图像进行roi掩膜处理,进一步缩小范围。 【霍夫变换】 霍夫变换(Hough)是一个检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间,来实现直线与曲线的拟合。 在图像坐标空间中,经过点的直线表示为: (1) 其中,参数a为斜率,b为截矩。其中,参数a为斜率,b为截矩。 通过点 点的直线有无数条,且对应于不同的a和b值。 如果将和视为常数,而将原本的参数a和b看作变量,则式子(1)可以表示为: (2) 这样就变换到了参数平面a−b。这个变换就是直角坐标中对于点的Hough变换。 离群变换和最小二乘拟合 视频流的读写等等,更多详细说明介绍看项目说明。
2022-12-13 17:26:27
449KB
opencv
车道线检测
图像处理
python
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