搜索资源列表
第12章 图像的纹理分析方法
- 图像的纹理分析方法(从图像、图形融合的思想出发 ，介绍了基于图像分析的表面形状恢复及纹理 三维特征获取方法，并将其应用于图形建模和纹理映射．首先利用不同视点下的遮挡 边缘序列，并结合其它视觉信息的分析，获取了表面点的三维几何坐标，实现了基于 图像分析的表面形状绘制．接着利用阴影分析方法，提取纹理图像的表面起伏特征， 将该特征结合像素点的颜色属性，进行图形纹理映射，实现了基于图像特征分析的图 形纹理生成．实验结果证明了图像、图形融合思路的可行性和有效性及图像、图形融 合方法
OCRbyRF
- 做的一个在线光学字符识别的vc程序，主要采用了图像的矩特征和几何特征等两种方法，提供了完整了C＋＋源代码，可供图像处理和模式识别人员参考。-do an online Optical Character Recognition vc procedures, used mainly to the moment the image characteristics and geometric features such as the two methods, providing a complete C
FaceRecog_src100902
- 基于OpenCV的人脸识别演示程序。目前实现了Gabor+Fisherface算法，还有几何和光照归一化。 -->请到 http://code.google.com/p/facerecog/ 下载最新版本。<-- 功能：对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库中找到最匹配的人脸并显示。 在VS 2008 SP1上编写，使用了OpenCV 2.0和MFC，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。 数据处理分为了C
20081281925121303
- 矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩, 由于其具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征-Moment Characteristics of the main characterization of the geometric characteristics of the image region, also known as geometric moments, because of its rotation, translation, scaling and other charact
AMixedFaceRecognitionMethodBasedonIDCard
- 摘要：在仔细分析证件照片中人脸特点的基础上，提出了一种把人脸的几何特征矢量匹配和人脸的分块加权匹配相结合的思想。该方法针 对一般人脸识别方法不能有效消除人脸表情影响的特点，首先对人脸进行快速准确的眼睛定位、图像摆正以及标准化处理，然后一方面抽取 能够避免人脸表情影响的几何特征向量，另一方面对标准人脸进行分块加权匹配，最后进行综合识别。对JAFFE人脸库的试验结果表明，该方法识别准确率高，能够有效地消除人脸表情在识别中的影响，结果令人满意。-A Mixed Face Recognition
platelience
- 车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
DIPDemo
- 数字图像处理,包括点运算、几何变换、图像增强、彩色图像处理、图像分割、特征提取等。-digital image processing
gaijinSIFTtezhengzaituxiangpipeizhongdeyingyong.ra
- 对 SIFT算法进行研究, 针对 SIFT特征描述符的高维数和高复杂度问题, 进行了改进。通过对大量的不同类型的图像进行特征匹配实验, 实验结果表明, 当图像存在不同程度的几何变形、 辐射畸变和噪声影响时, 改进后的算法更稳定、 更快速。-Study of the SIFT algorithm, SIFT feature descr iptor for the high dimension and highly complex issues, has been improved. Through
Marksdetection
- 自己曾经做的一个项目，基于几何特征的模式识别。可以有效的识别等边三角形，矩形，六角形 和圆形。 基于c++和OpenCV 编写的程序。是学习OpenCV的好代码。 图像处理&模式识别。-Marksdetection for equilateral triangles,rectangle, regular hexagon, special orthogonal polygons and circles Based on C++ and OpenCV good source code f
Object-Recognition-
- 图像处理。几何方法。选取图形的边界作为特征提取。-Image processing. Geometric method. Selected as the feature extraction of the boundary graph.
depth
- 由一幅几何特征的图像生成渐变的深度图像。-Geometric features an image from the gradient of the depth image generation.
SGF_var
- matlab计算图像的统计几何特征，计算速度比较慢，但是用于纹理图像分类效果很好-matlab calculate the statistical geometric images, the calculation speed is slower, but works well for texture image classification
2008302590151
- 图像的格式转换、几何变换、图像增强、模板匹配、图像分割、纹理特征提取、形态学处理-Image format conversion, geometric transformations, image enhancement, template matching, image segmentation, texture feature extraction, morphological processing
biaohao
- MATLAB环境下对图像单个区域标号并且获得区域的几何特征-MATLAB environment, a single region label image and the geometric characteristics of the region
trageometry
- 求二值图像的几何特征参数。例如面积，周长，欧拉数。偏心率-compute the image s area、 perm so and on
1
- 图像处理提取目标几何特征参数的重要文献资料，我毕设时候的就是靠这几篇论文-Image processing to extract the target geometric parameters important documents, when I completed the set is to rely on these few papers
hujv_recognization_classification
- 矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩， 由于其具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征，所以又称其为不变矩。 利用不变矩进行识别与分类-Moment feature is mainly characterized by the geometric features of the image area, also known as geometric moments, due to its rotation, translation, scaling, and other characte
Effectual-Method-for-Crowd-Counting
- 对固定镜头下视频序列中运动人体的检测和跟踪方法进行研究，利用灰度图像差分双向投影信息检测人体目标，提出一种基于统 计运动区域几何特征固定比例的分割算法，使用最近邻匹配方法对人体进行跟踪。-Video sequences in the detection and tracking of the movement of the human body to study under the fixed lens, bi-directional projector information using
contour
- 基于VS2013+opencv，用于对图像几何特征的检测，提取图像的轮廓、线条及连通区域，包括直线检测和圆检测-based on V013+opencv,it can be used in detecting line and circle , which can show conturs together
matlab数字图像处理与识别
- 将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re