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边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-code P0401 Note : Prewitt operator to detect
多种图像边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-code P0401 Note : Prewitt operator to detect
图像边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
MATLAB捕获视频设备对象
- MATLAB的图像捕获工具箱，能够自动检测并连接用户硬件设备，捕获视频设备对象，可以在带有摄像头的笔记本上运行
给予opencv的VIS视频跟踪
- 该源码是关于运动对象跟踪的算法，主要实现了高斯背景建模，全局运动补偿（SIFT特征和RANSAC算法），运动对象检测，对象跟踪算法（Mean Shift，Particle Filter等），对象特征提取（轨迹，大小，起止帧等），同时，程序基于VC2008+OpenCV开发，实现了对话框式的程序界面，效率高。
对缓慢运动的对象进行跟踪提取检测
- 视频对象跟踪检测，有效对缓慢运动的对象进行跟踪提取检测,Video object tracking detection, effective on the slow movement of the object detection tracking Extraction
QRSdection
- 以MIT—BIH数据库的数据作为对象，对心电数据进行QRS波群的提取-To MIT-BIH database data as objects, on the QRS wave of ECG data, the extraction group
MatlabRidgeDetection
- Matlab多种图像边缘检测方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 3、用Canny算子检测图像的边缘 4、图像的阈值分割 5、用水线阈值法分割图像 6、对矩阵进行四叉树分解 7、将图像分为文字和非文字的两个类别 8、形态学梯度检测二值图像的边缘 9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-Matlab a variety of image edge detection method 1, u
Harris-Corner
- 针对Harris角点检测算法对T型和斜T型角点存在定位不准确以及运算速度慢的问题,提出了一种改进算法.改进算法计算目标像素点的8邻域范围内与之灰度相似的点的数目,然后对目标像素点周围其他像素点按同样方法处理,并对得到的计算数据进行比较,分析出局部范围内的像素点的灰度值分布.根据比较结果,从中遴选出部分像素点作为下一步角点检测的计算对象,并计算其角点响应函数值,如果角点响应函数值大于设定的阈值,该点则会被确定为最终的角点.实验结果表明:改进算法的角点检测时间仅为原算法的14.3 ,并实现了对T、斜
motiontracker
- 本程序采用Matlab编程，可以跟踪运动物体上的颜色特殊点，并根据获得的图像信息，进行视觉计算，给出运动物体的状态信息，如速度，位置。该程序已在多种环境下测试，具有实用，快速等特点，是实验系统中，用来给运动对象定位的有力工具-This procedure using Matlab programming, can track moving objects on the color of the special points, and in accordance with image inform
VIS
- 该源码是关于运动对象跟踪的算法，主要实现了高斯背景建模，全局运动补偿（SIFT特征和RANSAC算法），运动对象检测，对象跟踪算法（Mean Shift，Particle Filter等），对象特征提取（轨迹，大小，起止帧等），同时，程序基于VC2008+OpenCV开发，实现了对话框式的程序界面，效率高。-This is a source about motion object tracking, including foreground modeling,object detection,o
matlab_4
- 边缘检测和图像分割matlab程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象 -Edge det
videoobjecttrackingtechnologyUnderthecomplicatedsc
- videoobjecttrackingtechnologyUnder thecomplicated scenes 复杂场景下的视频对象跟踪技术-videoobjecttrackingtechnologyUnder thecomplicated scenes under complex scenes video object tracking technology
MovingObjectDetection
- 运 动 对 象检测在面向对象的视频编码、基于内容的检索、安全监控等领域 都有重要用途，特别是在安全监控应用中，运动对象检测是基于视频的安全监 控异常报警任务的关键算法。由于实际监控背景一般比较复杂，例如背景中的 树枝叶晃动、场景照明亮度的变化等都会对运动对象检测造成影响，因此复杂 场景下的运动对象检测不是一项简单的任务。另外，当摄像机运动时，由于图 像背景是不断变化的，进一步增加了运动对象检测的复杂性。-Detection of moving objects in objec
svo_singleImage
- ICCV 2011论文对象性检测和显著对象检测的源码(Code for Fusing Generic Objectness and Visual Saliency for Salient Object Detection, ICCV 2011)
BingObjectnessCVPR14
- 主要应用于快速检测图像中的Objectness区域(Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps)
harris检测
- 使用harris角点检测算法，对象进行检测，效果优秀速度快(Using the Harris corner detection algorithm, the object is detected, the effect is excellent and fast.)
caffe-cvpr
- 显着区域检测是计算机视觉中长期存在的问题。它旨在找到最能吸引人眼睛注意的图像中的像素或区域。准确和可靠的显着性检测可以从视觉追踪和识别到图形图像处理等众多任务中受益。例如，成功的对象检测算法有助于自动图像分割，更可靠的对象检测，有效的图像缩略和重定位(Significant regional detection is a long-term problem in computer vision. It aims to find the pixels or regions of the most
火苗检测
- 使用的原理是依据数字图像处理和分析的最新火焰检测技术。其使用摄像头来达到对对象的现场监控，并且还能够对得到的图像进行预处理的操作和解析，使用前期火焰的形态特征及其变化来检测火灾。(The principle of use is the latest flame detection technology based on digital image processing and analysis. It uses camera to monitor the scene of the object,
水位检测程序
- 用于对图像中某一特定对象的检测、滤波、去噪(Detection, filtering and denoising for a particular object in an image)