HTML5 flappy bird（飞扬的小鸟）像素鸟源码

完整的实时深度图平滑代码（像素滤波+加权移动平均） 完整的实时深度图平滑代码（像素滤波+加权移动平均） 完整的实时深度图平滑代码（像素滤波+加权移动平均） 完整的实时深度图平滑代码（像素滤波+加权移动平均）

带板检测的车辆速度估算 该项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法来识别超速车辆。 从视频中获取一系列图像后，使用Haar Cascade分类器检测卡车。 使用大量正负图像训练分类器模型，以制作XML文件。 接下来是跟踪车辆并借助其各自的位置，ppm（每米像素）和fps（每秒帧）来估计车辆的速度。 现在，已识别卡车的裁剪图像将被发送以进行车牌检测。 CCA（连接组件分析）有助于进行车牌检测和字符分割。 使用字符图像（20X20）对SVC模型进行训练，并且为了提高准确性，还完成了4次交叉折叠验证（机器学习）。 该模型有助于识别分段字符。 识别后，将卡车的计算出的速度及其车牌号一起输入到excel表中。 还为这些卡车分配了一些ID，以生成系统化的数据库。 要运行Speed_Detection _＆_ License_Plate_Detection.py，请按照以下步骤操作： 从此站点下载

PixelArtWithExcelByMATLAB：此MATLAB程序读取图像并将其逐像素绘制到Excel文件中。本程序用MATLAB代码，读取一张图片，然后在一个Excel文档里通过背景色填充的方法画出来

主要介绍了Android利用BitMap获得图片像素数据的方法,结合实例对比分析了Android获取图片像素数据的相关技巧,需要的朋友可以参考下

虚幻引擎-> Pion WebRTC-> RTP接收器 这是概念证明，展示了从虚幻引擎到Pion的WebRTC的像素流，然后Pion将RTP视频/音频转发到FFPlay。 运行概念验证 有许多可移动的片段可以运行此演示。 我们使用FFPlay 4.3.1 ， NodeJS 15.5.1 ， GoLang 1.15.6和Unreal Engine 4.25测试了这一概念验证-我们建议使用类似的版本号来重现我们的结果。 获取并在虚幻引擎中运行它。 通过调用Engine/Source/Programs/PixelStreaming/WebServers/SignallingAndWebServer/ run.bat或sudo node cirrus.js来运行与虚幻引擎捆绑在一起的Cirrus信号服务器。 运行此RTP转发器， go run main.go在此存储库中go run main

ImagePatchTool 版本。 1.31:copyright: 阿弥陀佛amtukv@gmail.com 此脚本用于演示如何在不丢失图像其余部分的像素信息的情况下放置文本/图像或标记图像。 该脚本的主要目的是在图像捕获或处理步骤之后保存之前在图像上附加文本信息。 修补速度以“毫秒”为单位足以进行实时操作。 我已经构建了一个 GUI，用于简单的演示和标记独立图片。 最终图像保存在未压缩的 tif 文件中。 图像可以是 RGB 或灰度。 该脚本不适用于 gif，我也没有深入测试 matlab 如何处理 gif。 如何： 1. 程序启动时加载默认补丁文本信息（您可以保存自己的启动默认值） 2. 输入您的文本（对于特殊字符，您可以使用复制粘贴功能 ctrl+c/ctrl+v） 3.制作标签4.加载图片5.补丁图片6. 保存图片7. Find Difference 按钮将统计补丁使用的像素数（基本上是原始

使用opencv获得图像中每一点的像素值 可以对图像中的每一点像素值进行单独的操作

像素大乱斗【双人版】.sb3

此软件版本包含论文中描述的算法的实现： BK Shreyamsha Kumar，“使用交叉双边滤波器基于像素重要性的图像融合”，信号、图像和视频处理，第 1-12 页，2013 年。(doi:10.1007/s11760-013-0556-9) 使用从使用交叉双边滤波器从源图像中提取的细节图像计算出的权重（边缘强度），通过加权平均融合源图像。 从下载原始手稿 http://link.springer.com/article/10.1007/s11760-013-0556-9 或者 http://dx.doi.org/10.1007/s11760-013-0556-9 从出版物链接中的https://sites.google.com/view/shreyamsha下载手稿草稿。