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搜索资源列表

  1. 3DMatrixT

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  2. 一个3D矩阵模板类,包含大多数的变换及投影。可以进行3D矩阵运算。-a 3D matrix template category, including most of the transformation and projection. Can 3D matrix calculation.
  3. 所属分类:GDI/图象编程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1261617
    • 提供者:月日明
  1. 对图像进行中值滤波处理的源代码

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  2. 平滑滤波 一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分,因此,如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息,是我们研究的内容。为了去除噪声,有必要对图像进行平滑,可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类,在空域法中,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波,对于均值滤波,它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动,将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替,如果滑动窗口
  3. 所属分类:GDI/图象编程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:43854
    • 提供者:123
  1. RgnTst

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  2. 对任何坐标类型多维地区的模板类 一个几年前,我曾写了一个视频挂钩驱动程序排序。在那里,我需要: (其中包括)地区的业务处理,如发现路口,减,加入区域,等 有一个在Win32 API的这些地区的支持。区域功能是用于操作CreateRectRgn,CreateEllipticRgn,EqualRgn,GetRgnBox,OffsetRgn,CombineRgn,等这个API是相当难看,在我看来不舒服。它的实施是隐蔽,你要手柄(HRGN)来使用它。当你需要,例如,要找到一两个区域相交,你必
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:18092
    • 提供者:胡八
  1. SVM

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  2. 在草图符号的自适应学习中,不同用户的训练样本数量可能不同,保持在不同样本数量下良好的学习效 果成为需要解决的一个重要问题.提出一种自适应的草图符号识别方法,该方法采用与训练样本个数相关的分类 器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合.它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法 和支持大量样本学习的SVM 方法,并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息,实现了不同样本个数下自适应 的符号学习和识别.基于该方法,文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件.最后,利用扩
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:626322
    • 提供者:郭事业
  1. DrawWithTemplate

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  2. 利用类模板编写的画矩形、圆等图形的函数,包含容器、迭代器等的用法-The use of class template written rectangle, circle and other graphics functions, including containers, iterators, and other usage
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:8139
    • 提供者:赵丽敏
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