计算了两图像间四个统计学参数的值，包括互信息，均方根误差，峰值信噪比，交叉熵 计算了两图像间四个统计学参数的值，包括互信息，均方根误差，峰值信噪比，交叉熵
2024-04-15 19:27:35
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使用 Peter Kovesi 的算法并基于他的 Matlab 代码计算图像中的边缘和角落相位一致性。
2022-12-26 11:00:53
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1、基于yolov5算法实现卫星拍摄倒塌房屋区域检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别检测类别：卫星拍摄的倒塌区域
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 16:27:52
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DNA计算图像加密.zip，包含很多函数，都是main函数所需要的。运行main函数就可以得到加密前的图像，已经加密的图像，和解密图像。
2022-10-21 08:39:27
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主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2022-10-19 20:34:18
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数值计算是 图像处理 的基础课程，Matrix Computations--4th--由Golub and Van Loan编写
2022-09-20 16:12:29
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CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略
图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略
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1、手写Hog特征提取算法
import numpy as np
import cv2
#1、灰度图像gamma校正
def gamma(img):
return np.power(img / 255.0, 1)
#2、获取梯度值cell图像，梯度方向cell图像
def div(img, cell_x, cell_y, cel
2022-09-05 17:15:10
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函数将一张图片作为参数（适当地应该只包含一个要获取其质心的对象）并返回其质心的 x 和 y 坐标。
2022-07-02 22:48:00
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这个 matlab 程序使用灰度运行长度矩阵从灰度图像计算多个图像统计信息，它们是： 1. 短期重点（SRE） 2. 长期强调（LRE） 3. 灰度不均匀 (GLN) 4. 跑动百分比 (RP) 5. 运行长度不均匀性 (RLN) 6. 低灰度运行强调 (LGRE) 7. 高灰度运行强调 (HGRE)
该函数还接受一个掩码，使用户能够仅分析图像的某些区域。 有关完整说明，请参阅脚本。
例子：
I = imread('cameraman.tif'); ％读取图像imshow（I）％显示图片掩码 = 个（大小（I（：，：，1）））； % 我们要分析整个图像量化 = 16; % 将图像量化为 16 个级别[SRE,LRE,GLN,RP,RLN,LGRE,HGRE] = glrlm(I,quantize,mask) % 计算统计
2022-05-07 11:35:05
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