本文为大家分享了使用opencv处理两张图片帧差的具体代码，供大家参考，具体内容如下 这个程序是两张图片做帧差，用C++实现的，把不同的地方用框框起来，仔细读一下程序，应该还是蛮简单的哈哈，opencv处理图片的基础。 opencv配置不用我说了吧，源码cmake编译，然后导入vs即可。 #include #include using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat currentframe, previousframe; Mat img1, img2,

1. LabVIEW的数据帧提取，降低数据干扰 2. 软件版本LabVIEW2021 3. 该程序只提供学习参考

包含15个不同类型的金币旋转帧动画，每一种金币包含五到十几帧的动画图片

检测障碍物是机器人自主移动的基础. 为了提高检测的障碍物效率和准确率, 提出一种基于RGBD摄像头的障碍物检测方法, 主要分为障碍物识别和检测长度, 宽度两部分. 在障碍物形状不规则的前提下, 通过摄像头实时采集图像传输到数据处理中心, 用改良的帧差法、最小矩形法匹配法和图像处理等方法来确定障碍物轮廓, 利用深度图像及其阈值得出障碍物距摄像头的相对位置, 同时, 用坐标转换法计算出障碍物的高度与宽度. 结果显示, 在不同位置检测同一物体的误差不超过9%. 因此, 改良的帧差法检测障碍物轮廓准确率高, 坐标转换法速度快, 可以证明基于RGBD摄像头的障碍物检测设计检测效果良好.

（1）学会解决帧的同步和频偏校正问题； （2）理解帧的同步和频偏校正的原理； （3）实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。 【实验原理】  数据帧 数据帧的格式为：保护位+帧同步位+信息位+保护位，其中： 保护位：降低前后帧之间的影响，并提高同步质量（本实验没有加保护位）； 同步位：训练序列，本次实验使用巴克码，要求自相关性好； 信息位：有效的发送信息。  训练序列 训练序列的优劣决定了信道均衡性能的好坏，训练序列越长则信道估计效果越好。一般而言， 用来同步的训练序列有着非常强的自相关性（即自相关峰值高，互相关值低）。训练序列常用于参 考信号，帧同步码。其中，常用的训练序列有 Barker 码、Frank 序列、Zadoff-Chu 序列、Gold 序列 （本次实验采用 Barker 码）。  帧同步

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基于vs2013开发 内含opencv属性配置文件 需要自行安装opencv2.4.9版本

里面包含30张彩色的多帧Dcm图像，这里仅供用作开发测试用途

概述 pydicom是一个常用python DICOM parser。但是，没有提供解析多帧图的示例。本文结合相关函数和DICOM知识做一个简单说明。 DICOM多帧数据存储 DICOM标准中关于多帧数据存储的最重要一部分说明是PS3.5 Annex A.4 A.4 Transfer Syntaxes For Encapsulation of Encoded Pixel Data。 无论何时，Pixel Data都存放在Pixel Data (7FE0,0010)中。有可能是直接存放的(native)，也有可能是被打包存放的(encapsulated）。常见的多帧图一般采用打包存放的方式，特别

帧同步算法通过检测帧头信息，使接收机从接收数据流中提取帧起始时刻和初始频偏，以引导解调环路恢复出有效数据。本文首先简要介绍了基于相关的经典帧同步算法原理，然后分析了信道环境对相关性能的影响，最后详细描述了一种经过改进的精确帧同步算法及其FPGA实现结果。该算法综合采用了分段本地相关、分段延迟相关和动态检测门限，有效解决了在大频偏和强噪声环境下的捕获虚（漏）警问题，并通过过采样和平滑提高了帧起始时刻与初始频偏的捕获精度，使解调环路锁定更快。测试表明，该算法复杂度适中，在低信噪比、高频偏环境下也具有优异性能，适合应用于卫星通信接收机。