高斯伪谱法 st=>start: start op1=>operation: 给出Y的初值Y_0|past op=>operation: 给出Y的更新Y_k|current sub1=>subroutine: 构造qp子问题求解 op3=>operation: 在Y_K出泰勒展开到二阶项 op4=>operation: 解二次规划 cond=>condition: 是否足够精确？ e=>end st->op1->op->cond cond(yes)->e cond(no)->sub1->op 构造qp子问题求解: st=>start: start op3=>operation: 在Y_K出泰勒展开到二阶项,得到二次规划问题 op4=>operation: 使用quadprog求解 e=>end st->op3->op4->e

基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、python、目标跟踪学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

计算机视觉入门项目之图像分割、图像增强等多个图像处理算法的复现python源码+代码详细注释+项目说明.zip 【图像分割程序】 图像分割的各种经典算法的复现，包括： 阈值分割类：最大类间方差法(大津法OTSU)、最大熵分割法、迭代阈值分割法 边缘检测类：Canny算子边缘检测 马尔可夫随机场 其中，文件名后带zixie的程序文件都是根据论文的算法复现结果 不带后缀的是从github上fork来的参考代码，多为直接调用OpenCV库函数，效率很高，用来与复现代码在实现效果与耗时上进行对比 lena.png是程序测试用例 使用时注意更改读取图片的路径 详情请见图像分割图像增强文件夹内详细介绍！！ (包括算法原理及实现效果) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于Python+Opencv的车道线检测源码+详细代码注释+项目使用说明(GUI界面可选、带演示视频).zip 【实现方法及功能】 1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 【环境配置】 python 3.x numpy matplotlib opencv-python pyqt5 (option) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、opencv、python学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术).zip 【实现功能】 文件操作 打开、关闭、保存一幅图像 亮度对比度调节 调整图像的亮度和对比度 几何变换 对图像放大、缩小、旋转、翻转 灰度变换 图像灰度化、图像反转、图像二值化 直方图处理 直方图均衡化和直方图规定化，以及直方图的绘制 加性噪声 高斯噪声、椒盐噪声以及随机噪声 平滑处理 均值滤波、中值滤波、高斯滤波以及双边滤波 锐化处理 选择不同的算子对图像进行锐化，包括 sobel 算子、robert 算子、prewitt 算子、laplacain 算子 频域滤波 高通滤波和低通滤波 边缘检测 选择 laplacian 算子、sobel 算子和 canny 算子进行边缘检测 目标检测 yolov5、人脸检测和图像分割

基于图像处理和VGG19实现的指静脉识别系统python源码+GUI界面+项目使用说明.zip 【代码说明】 源代码在finger.py 根据源代码生成的可执行文件为finger.exe，可直接运行 编译源代码所需Python环境为3.7，其他库在requirements.txt 【使用说明】 可直接运行finger.exe 参数说明 单人手指图片个数：训练集中一根手指录入的图片数，本例子设为7，因为训练集中总共21张图片，每根手指7张图片，总共三根手指。 随机选取的图片测试个数：识别时，在训练集中随机选取的与待识别图片比对的图片数，取值范围应为[1~7]之间，若取5，意义则为从每根手指的7张图片随机选取5张与待识别的图片进行5次比对，求得相似度平均值。 训练集图片文件夹：训练集图片所在文件夹，训练完毕后会在该文件夹下生成trained文件夹，存储处理完成后的图片，本例子为HighGuardFinger。 待识别图片文件夹：待识别的图片文件夹，本例子选取了7张图片为训练集，剩下的第8张图片作为测试图片，文件夹在HighGuardTest。 首次运行识别时，会下载VGG16的预训练模

基于python的数字图像处理实验源码+详细代码注释+实验说明文档.zip 代码内有注释，自带图片，地址为相对路径，可以直接运行 需要matplotlib、numpy、cv2、skimage库 【实验一】 图像反转实验,255-像素值 将彩色图像变换成灰度图像 直方图均衡化实验 线性对比度展宽实验 灰级窗实验 【实验二】 高斯噪声的中值、均值处理 椒盐噪声的中值、均值处理 【实验三】 锐化处理 水平锐化 垂直锐化 Roberts锐化 Sobel锐化 Laplacian锐化 Wallis锐化 【实验四】 基于类间最大距离法的图像分割

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软件介绍：FSCapture是一款功能强大、操作简便的屏幕截图软件，它拥有捕捉手绘区域、捕捉滚动窗口、屏幕录像、屏幕十字线等多种功能，并支持各大浏览器的最新版本。 功能特点：1、屏幕截图功能（可以捕捉：活动窗口、窗口/对象、矩形区域、手绘区域、整个屏幕、滚动窗口、固定区域）；2、图像的处理功能（裁剪、标记、添加个性化边缘外框等）；3、屏幕录像器（输出格式为 WMV），屏幕放大器，屏幕取色器，屏幕标尺；4、丰富的快捷键操作；5、丰富的图像存储格式：BMP、GIF、JPEG、PCX、PNG、TGA、TIFF 以及 PDF 文档等；6、转换图像为多页面 PDF 文档；7、从扫描仪获取图像文件；8、支持选项卡（标签页）能够同时捕获和编辑多个截图。

二维离散小波变换.docx

本科生课程设计内容。包括公式，原理，matlab gui设计以及部分代码（仅论文）

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官方的 OpenCV-Python 库缺少一些涉及专利的或测试算法（例如 SURF、Multitracking），需要自己下载源码，编译生成 带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库。 配套博文，参见：【youcans 的 OpenCV 学习课】1.2 编译生成带有 OpenCV_contrib 的 OpenCV 库（https://youcans.blog.csdn.net/article/details/128448875） 1. 工具下载与安装 2. 下载和编译 OpenCV 源码 3. 用 CMake 编译 OpenCV 源码 4. 用 Visual Studio 生成带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库 5. 使用带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库

利用matlab，可以自己选取RGB彩色图片转为HSI彩色图片。

基于传统图像处理方法实现手指静脉识别Matlab源码99.56%准确率+项目操作说明（毕设项目）.zip 【项目介绍】 本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。 在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配，检测其匹配度。 SIFT——正确率93.625%