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- MATLAB源码，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_detect-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
gkp
- 这是用c#实现的david low的sift（尺度不变特征点变换算法）特征检测，面向对象的实现代码写的十分的好，是图形图象学习的好资料 -This is the realization of c # david low sift the (scale-invariant feature points transform algorithm) Feature detection, object-oriented code written in achieving very good, is s
edgedetected
- 此代码为图像边缘检测代码，用于分离图像的背景与对象，在VC环境下编写-this code for the image edge detection code for the separation of the background image and object, in the preparation of VC environment
ppp4
- 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
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
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
MOTION
- 帧差法运动目标检测,运动目标检测是计算机视觉的一个研究热点，在视频监控，军事侦察等领域有着广泛的应用前景。在这些应用中，大家比较关注运动着的物体，因此，对运动目标进行检测的意义显得格外重要。本文以视频序列作为研究对象，在现有研究成果的基础上提出一种算法，并在VC上实现-DIFF-FRAME DECTECTION
humansect
- 进行了视频人体对象分割技术研究，综合 使用静态图像分割技术与帧间运动检测技术，设计并实现了一个交互 式视频对象分割系统-Human object segmentation for video technology, the integrated use of static image segmentation and inter-frame motion detection technology, design and implementation of an interactive v
InterestedTargetDetectionDemo
- 感兴趣目标检测系统，大体实现了一些主要目标对象的检测与定位功能。使用方法见“使用说明”文件。-Interested in target detection systems, generally to achieve some of the major target detection and location capabilities. Use, see " Instructions" document.
opencv
- 计算机视觉代码，计算机视觉是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。容涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等内容-OpenCV， image processing Computer vision is to study the science of how to make artificia
Harmat
- HARRIS角点检测算法，算法已修改，经过测试可以运行，对规则图像的检测效果较好，但对模糊对象检测效果不佳，您可以根据需要进行修改。-HARRIS corner detection algorithm, the algorithm has been modified, the test can be run, it was used to detect the image of fuzzy rules, but the object detection results are poor, you
contracking
- Multi-target Tracking by Continuous Energy Minimization的实现源码，用于视频中特定区域的运动对象检测-The source code of Multi-target Tracking by Continuous Energy Minimization.It can be used to detect and track moving objects in the specialized area
Corner
- 1。将Canny边缘检测器应用于灰度图像，得到二值边缘图。 2。从边缘图中提取边缘轮廓，填补等高线上的空白。 三.计算每个轮廓的低曲率以保持所有真实的角，所有曲率的局部极大值被认为是初始角点。 4。使用自适应局部阈值来去除初始角点，以去除圆角。 5。角候选的角度进行评估，以消除任何虚假角落由于量化噪声和琐碎的细节。上述评价基于一个动态的支持区域，该区域根据其相邻的角候选对象进行更改。 6。轮廓线的端点被认为有附加的标准。(1. Apply the Canny edge detector
chhshen-saliency-detection-2429d8bf077a
- 显着对象检测的上下文超图模型，显著性检测算法(Contextual Hypergraph Modeling for Salient Object Detection)
corner
- 通过将图像二值化，找到目标对象，检测目标对象中的角点并标记(By two values of the image, the target object is found, and the corner points in the target object are detected and marked)
real_time_object_detection.py
- 动态识别，深度学习和OpenCV的实时对象检测。作者 Adrian Rosebrock(https://www.pyimagesearch.com/2017/09/18/real-time-object-detection-with-deep-learning-and-opencv/)
Matlab火焰火灾烟雾识别系统[带参数，GUI界面]
- 一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的毕设选题。 二、算法流程 结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。(1.Topic introduction This design
MATLAB烟雾火焰识别GUI界面
- 一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法，误识别大，局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的bishe选题。 二、算法流程 结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。 三、GUI界面设计(Thi