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ImageProc
- 用内存设备上下文实现图像选中区域 的判断
Log
- 有了合适的处理对象，剩下的就是技术问题了。在数字运动检测中运用的关键技术有图像数据读取、图像的中值滤波、图像灰度化、图像梯度的获取、图像特征区域的确定、两幅图像的匹配、图像二值化、图像细化、图像去离散点的操作、物体的区域定位、物体中心点的取得，最后再从图片中得到物体运动轨迹。本运动检测系统是为了实现对一系列图片中运动物体的跟踪而设计的，它通过对一系列图片的处理，提取出图片背景，识别出运动物体，进而对运动物体进行跟踪，得到物体运动的轨迹。本文主要阐述了什么是数字图像处理、数字图像处理的基本要求、数
centers
- 用于实现求取图像中几个区域的质心，并画在图像中！初学者可以看看！-To find the centres of the objects and show them in the picture!
regiongrow_test
- VC编写的区域增长源码，可以得到一帧图像中特征点的中心坐标-VC source code written in regional growth, can be a center of the image coordinates of feature points
DFStraverse2
- matlab实现的DFS算法，可以计算二值图像的连通区域的数目和各个区域的像素数-matlab implementation of the DFS algorithm can calculate the number of binary image of connected regions and across regions, the number of pixels
Untitled
- 通过交互式的方式在原图像中选择你感兴趣的区域，然后对其分割-Interactive way in the original image to select the area you are interested in, and then split
FaceDetection
- 《Visual C++实践与提高—数字图像处理与工程应用篇》第13章人脸检测源码。FaceDetection工程运行时，首先要通过文件“打开 载入图片face.bmp,而后才可以进行人脸检测 操作，需要强调的是人脸区域检测、眼睛的检测与定位、人嘴的检测与定位、人脸的勾勒四个处理 模块必须按照先后顺序进行，而且各个模块内的各项操作也必须按照菜单栏从上至下的顺序来进行。 另外，由于在人脸检测时用到了先验知识，所以目前只能对给定的图片face.bmp进行处理。-" Visual C
zsyyz
- 可以根据图像的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时，需要按照具体问题将图像分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。-According to the local characteristics of image with different threshold segmentation. Actual processing, the need to divide the image into several sub areas accor
fenge
- 图像识别用于检测边界，并将可疑区域分割出来，matlab实现-Image recognition is used to detect the boundary and split up the suspicious area, matlab achieve
chapter10
- 形态学图像处理，包括腐蚀，膨胀，开闭运算，击中与击不中，区域填充，边界提取，顶帽变换的源代码。-Morphological image processing, including corrosion, expansion, open and close operation, hit and strike, area filling, boundary extraction, top-hat transform source code.
chapter11
- 图像分割，包括边缘检测算子，霍夫变换，hough变换，阈值分割，区域生长，分水岭算法等。-Image segmentation, including edge detection operator, hough transform, hough transform, threshold segmentation, region growing, watershed algorithm, etc.
pcnn
- pcnn分割，输入的灰度图像,Edge:检测到的一些边界点,Numberofaera则表明了在各次迭代时激活的块区域 利用PCNN进行图像分割时，是将每个像素对应一个PCNN神经元，归一化的像素灰度值 作为外界刺激新型号，将这些神经元按一定方式连接，就得到一个单层脉冲耦合神经网络，向 网络输入一幅图像，当某个像素对应的神经元发生脉冲，邻域内与它相似的神经元也发生脉冲， 产生的脉冲序列构成了一个二值图像序列，这样的序列就是PCNN输出的分割图像。-PCNN segment