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搜索资源列表

  1. opencv_rand_draw

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  2. 本文主要介绍下opencv中自带的一个随机数发生器的类RNG,这里我用这个类来画一些图形,和基础学习笔记之opencv(13):基本绘图 一文中类似,只是 这里画出来图像的坐标,大小,颜色,角度等所有信息都是随机的,且是用RNG这个类产生的。参考文献为opencv自带tutiol及其代码。   开发环境:opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5   实验功能:   1. 该实验可以画6中几何图形和1个文本显示,每种都是画80个,每画完一
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-05-11
    • 文件大小:2662400
    • 提供者:wuwei
  1. Opencv_Chinese_handbook

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  2. 基础结构 数组操作o初始化o获取元素和数组子集o拷贝和填充o变换和置换o算术、逻辑和比较o统计o线性代数o数学函数o随机数生成o离散变换 动态结构o内存存储o序列o集合o图o树 ----------------- 绘图函数 ****************************************o典线和形状o文本o点集和轮廓 数据保存和运行时类型信息 樊臻韬o文件存储o写数据o读数据o运行时类型信息和通用函数 --------------- 其它混合函数 错误处理和系统函数o错误处理o系
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-11-21
    • 文件大小:1326708
    • 提供者:贝壳里的海
  1. Multicore_programming

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  2. multicore programming using openmp image filter mandlebrot linked list
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-11-24
    • 文件大小:5177
    • 提供者:sunil NLN Rao
  1. Fibonacci-and-linkedlist

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  2. multicore programming using openmp Fibonacci series linked list
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-11-18
    • 文件大小:8994
    • 提供者:sunil NLN Rao
  1. cv_contour

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  2. 基于OPENCV的连通区域轮廓线标记代码,可以标记多个标签,自制定标签列表和图像数据区,非常方便,简单实用-OPENCV based connectivity contour marking area code, you can mark multiple labels, since the enactment of the label list and image data area, very convenient, simple and practical
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:5835
    • 提供者:张明亮
  1. Analysize_2D_Line

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  2. 基于最小二乘法的直线拟合,链表成员是浮点型的点-it can be used to fitting line in opencv after find contours,the list member is PointF
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:530
    • 提供者:新村
  1. FrameSubContourTrack

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  2. 使用OPENCV,对交通视频,做帧间差及外轮廓提取跟踪,内包含测试视频数据,测试时,放于D盘根目录。-Using OPENCV, of traffic video, do and outer contour extraction tracking, frame difference contained within the test video data, test, put in D packing list.
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-06-03
    • 文件大小:15222890
    • 提供者:王鑫
  1. pca

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  2. 在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性,同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息,容易产生错误的结论。 因此需要找到一个合理的方法,在减少需要分析的指标同时,尽量减少原指标包含信息的损失,
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2018-01-09
    • 文件大小:2048
    • 提供者:Steven Cham
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