主要实现了彩色图像到灰度图像的转化,然后根据灰度图像进行直方图均衡化,用MATLAB 编写的,简单易懂。
2021-12-19 03:26:02 1KB 直方图均衡化
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2021-12-19 00:58:31 575B 源码 工具
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OpenCV 利用Hough变换在灰度图像中找到圆形的物体源码
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【边缘检测】基于CNN的灰度图像边缘提取matlab源码.zip
2021-12-17 16:01:14 286KB 简介
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一阶矩,定义了每个颜色分量的平均强度 二阶矩,反映待测区域颜色方差,即不均匀性 三阶矩,定义了颜色分量的偏斜度,即颜色的不对称性 close all;clear all;clc; J = imread('lena.jpg'); K = imadjust(J,[70/255 160/255],[]); figure; subplot(121),imshow(J); subplot(122),imshow(K); [m,n] = size(J); mm = round(m/2); mn = round(n/2); [p,q] = size(K); pp = round(p/2); qq =
2021-12-13 21:29:01 63KB ab atl lab
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输入图像→得到灰度矩阵(彩色图像用到)→统计每个灰度级出现频率→绘灰度直方图
2021-12-13 19:40:05 585B 直方图 matlab
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二维灰度图象的统计分析及DCT变换处理 ,采集一幅像素大于64*64黑白图像;常规的数学统计数据处理:计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差,并绘出灰度直方图;采用DCT(离散余弦变化)对图像进行分析
2021-12-13 15:11:36 433KB MATLAB 二维灰度图像
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着色_GAN 使用条件生成对抗网络进行灰度图像着色。 这是DCGAN的PyTorch实现,如论文“中所述 先决条件 Python 3.6 火炬 方法 在传统GAN中,发生器的输入是随机产生的噪声数据z。 但是,由于其输入的性质,该方法不适用于自动着色问题。 必须修改发生器,以接受灰度图像作为输入而不是噪声。 通过使用称为的GAN变体解决了此问题。 由于没有引入噪声,因此将生成器的输入视为零噪声,而将灰阶输入作为先验: 鉴别器从生成器和原始数据中获取彩色图像,并以灰度输入作为条件,并试图分辨出哪对包含真正的彩色图像: 网络架构 生成器的体系结构受U-Net的启发:模型的体系结构是对称的,具有n个编码单元和n个解码单元。 为了区分,我们使用类似的架构作为基线收缩路径。 数据集 我们使用CIFAR-10数据集。 要培养对fulldataset模式,下载数据集。 参考 使用GAN进行图像着
2021-12-12 21:06:45 4.75MB pytorch gan JupyterNotebook
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输入图像后,运行函数实现基于matlab的灰度图像特征点匹配。
2021-12-09 21:29:10 929B 特征点、matlab
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该代码实现图像的拼接,利用金字塔将图像分解为多个尺度,在多个尺度上进行匹配,由配准函数进行匹配,最后完成两幅图像的拼接
2021-12-06 10:29:06 614KB shift 图像
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