资源列表
save_img_txt
- 利用opencv打开图像，同时将图像的所有像素值写入txt文件中。-Open the image using opencv, while all the pixel values of the image written to txt file.
matlab_bubianju
- 利用matlab，读入一幅图片，输出它的7个不变矩-Using matlab, read a picture, the output of its seven invariant moments. . . .
DPCM
- DPCM编码,简称差值编码，是对模拟信号幅度抽样的差值进行量化编码的调制方式.-DPCM coding, referred to as difference coding is to sample the analog signal amplitude to quantify the difference between the modulation coding.
x2
- 这个程序是用c编的，其基于刚才上传的CVImageProcess.rar一样的效果，只是一个用opencv，一个用vc编的-This program is compiled with c, and its based on just uploaded CVImageProcess.rar the same effect, only a use opencv, a series with vc
D
- 用C++实现了静脉图像识别， 开发环境为C++ Builder -Using C++ implementation of the vein image recognition, the development environment for C++ Builder
im2geiWithNum
- 通过输入图像序列的起始帧号得到图像的步态能量图-Start by entering the frame number of the gait energy image by image
restore
- 图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。 图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 -A
USBCamCap_Fuzzy
- 本实验软件开发，使用Microsoft Visual C++ 6.0，Camera所撷取的影像经由USB接口传送回个人计算机，使用微软公司所提供的利用VFW（Video for windows）SDK，VFW SDK为在Windows 系统中实现视讯撷取提供了标准的接口，利用其中的影像撷取公用函式将Camera所撷取到的影像撷取至内存中以进行影像处理。异常侦测流程，首先会先撷取正常状态下的环境影像，建立标准对照影像。当环境有异常时，所撷取之影像产生变化，与标准对照产生差异，比对后应可侦测异常状态
fastcheck
- 一种改进的快速模糊边缘检测算法 能够快速有效地提取二维图像数据边缘-An Improved Fast fuzzy edge detection algorithm to quickly and effectively extract the edge of two-dimensional image data
JPEGJsteg
- Jsteg_Mu可批量对JPEG图像进行Jsteg隐写。 Jpeg_Or 为jpeg密写的原始图像的文件夹， Jpeg_Di 为jpeg密写后密写了的图像的文件夹,code_file 为密写的文件,rate 为密写嵌入率.-Jsteg_Mu JPEG images can be batch Jsteg on steganography. Jpeg_Or jpeg steganography for the original image folder, Jpeg_Di as jpeg st
GHM
- 较为普遍使用的GHM多小波的程序代码，可用于图像的编解码-GHM
binary
- 用labview实现图像的二值化，通过把图片转化为二维数组，通过和阈值比较把图像二值化-Achieved with labview binary image by the image into a two-dimensional array, and the threshold value by comparison to image binarization