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tuxingxuedazouye
- 1． 做一个集成的图形界面的程序，可调用每一次作业子程序。 2． 调用画点的函数，用DDA、中点算法画直线和中点算法及正负法画圆和抛物线。 3． 交互式的二维直线求交：如果存在交点，用实心圆显示交点，并用文字显示其坐标。 4． 用动画实现二维图形变换的各种算法，实现对指定形体的平移、旋转和缩放。（包括自行车行走和绕固定点旋转的自旋转物体动画。） 5． 线段裁剪和多边形裁剪算法的动画演示实现。（两种线段裁剪算法和H-S多边形逐边裁剪算法）多边形裁剪算法的动画演示要求先画出一个封闭的
VC_ImageProcessing
- 《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
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- DAA画线法画直线 （1） 中点画线法画圆(输入x坐标，y坐标，圆心) （2） 二维区域填充（四向种子填充颜色算法） （3） 直线裁减 （4） 贝塞尔曲线（输入四个控制点，或者直接用鼠标点，要求坐标会随右键显示）-DAA painting painting straight line method (1) dotted line method Circle (input coordinates x, y coordinates, Center) (2) two-dimensi
niudun
- 图是用牛顿法求方程z3-1=0的根所得到的“项链”。以上程序采用浮点运算，速度是比较慢的。如果每迭代一次就计算一次距离，则速度会更慢。为了使不同吸引区域有不同的颜色，并且能够表现收敛速度，必须做更多的距离计算，但得到的图形也更美丽。特别是将分界处的“项链”放大来看，会得到精致的结构。-Fig Newton method is used Equation z3-1 = 0 has been the root of the "necklace." The procedure is
license_orientation
- 车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|
CardRecognization
- 车牌识别系统 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。
connected
- 图像像素标记法示例。在打开示例图片后，运行程序可以计算连通区域。-image pixel labeling practices. Photo opened example, operational procedures can be calculated regional connectivity.
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- 车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一
cardetection
- 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,63
detect_vc++_
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
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- 图象处理程序,包括边缘提取,差分,大津法二值化,目标区域提取等-image processing procedures, including edge detection, differential, two large-value method, the target region extraction
zuidazuixiaofangfa
- 图像分割：最大最小法对灰度图像基于区域的阈值分割-image segmentation : minimization of the largest gray image on the threshold of regional division
biaoshiwuti
- 用VC++ 实现的 图象分割算法,包括 区域生长法,域值法等-with VC image segmentation algorithm, including regional growth, value domain law
Possion
- 用有限元法求解三角形形区域上的Possion方程-using the finite element method triangle-shaped region of Possion equation
ImprovementOfMotionDetection
- 于背景减除法和时域差分法，并对这两种算法加以了改进，综合二者优点，提出了一种新的运动检测方法。 以便于视觉监视中快速、准确地分割出运动目标。同时把分割出的运动目标用区域而不是轮廓二值图表示。以下的改进方案经实验证明可以实时地分割出运动目标，效果也较好。
HumanMotionDetection
- 从人流统计的实际工程出发,实现了基于计算机视觉的人体运动检测及跟踪系统,采用“差影法”滤掉静止帧,使用自适应的一阶递归滤波及帧差法提取运动区域,并通过数学形态滤波的开运算和闭运算改善运动区域提取效果。实验结果证明本运动跟踪方案处理简单高效 、抗噪能力强,可以完成复杂背景下运动目标的实时性检测与跟踪。
FaceDetection
- 对一幅带有人脸信息的24位真彩色bmp文件,通过基于肤色信息的彩色图象分割法,对人脸区域的检测,以及区域标定
morphologicalmethod
- 数学形态学腐蚀膨胀运算的快速算法,包括区域生长实例，线段表应用，线段表法腐蚀膨胀，形状保真膨胀，确定分割点位置，
fz
- 机器视觉技术是计算机科学的重要研究领域，其中背景图像中字符的提取和识别有重大的研究意义.通过分析复杂背景中字符存在的特点，针对快速分割和识别的应用需求，提出了一种在色调上将阀值法和区域生长法相结合的分割方法.
FACERECOGNITIONBASEDONFRACTALANDGENETICALGORITHMS.
- 本文的题目是基于分形和遗传算法的人脸识别方法，对有限人群提出一种采用分形特征和遗传聚类的识别方法: 将图像分成很多小区域, 分别计算各个区域的分形特征, 以充分利用图像二维信息 同一个模式有多个样本, 通过遗传算法进行聚类以得到最优解实现不变性识别. 最后采用ORL 人脸图像库的一组图像对比了新方法、本征脸法和自联想神经网络方法, 结果表明该方法的识别率, 与本征脸法相似, 比自联想神经网络高.