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车辆图象的检测，模板匹配
- 这是车辆牌照检测的模板匹配的源代码，用VC编辑！-This is the vehicle license template matching detection of the source code editor with VC!
圆模板检测算法
- 这是基于模板的圆检测算法，效果不错，试试知道了。下吧-This is based on the template circle detection algorithms, good effect, try know. Are you
吴毕业设计模板（正文）
- 吴毕业设计模板（正文） 对遥感图像空间信息的提取方法进行了总体性的概述，深入研究了遥感图像空间信息提取过程中的图像的平滑预处理、图像的边缘检测、图像增强、图像阈值分割、目标物体的轮廓提取及图像的测量等遥感图像处理技术，进行了各种算法的比较。
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- 我们给出一个模板 和一幅图象 。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下： 。 可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。 为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样
模板匹配算法代码
- 图象的检测，模板匹配算法代码 很好用的 大家
TemplateTest
- 经典的图形处理程序，基于模板检测的图像处理源代码。
基于肤色和模板的人脸检测MATLAB源代码
- 基于肤色和模板的人脸检测MATLAB源代码.rar具有一定参考价值。-and template based on the color of face detection MATLAB source. Rar certain reference value.
图象的检测，模板匹配算法代码
- 图像处理，图像的检测，模板匹配算法代码，应用与模板搜索-image processing, image detection and template matching algorithm code, application templates and search
图像检测和模板匹配源码2005518144751
- 图象的检测，模板匹配算法代码,c语言开发。-image detection and template matching algorithm code, c-language development.
圆形模板角点检测程序
- 采用SUSAN算子，它不仅可以检测图像中目标的边界点，而且能较鲁棒地检测目标的角点。
基于openCV的药品检测程序，运用图像处理和模板匹配技术，实现药品质量检测
- 基于openCV的药品检测程序，运用图像处理和模板匹配技术，实现药品质量检测
图象的检测，模板匹配算法代码
- 图象的检测，模板匹配 命令行编译过程如下 vcvars32 rc bmp.rc cl detect.c bmp.res user32.lib gdi32.lib 注意事项： 运行时，文件c:\test.bmp必须存在
基于模板匹配的人眼定位与人脸检测
- 基于模板匹配的人眼定位程序，其中使用了遗传算法。
运动模板检测
- opencv下计算运动历史图像的实例
人脸检测系统
- 人脸检测系统 vc 编写 基于模板的检测方法
TrackEye_src.zip
- 一个由zafersavas于2008年完成的完全基于VC++6实现的人脸检测和人眼跟踪程序，通过设置相应的参数实现不同的功能。人脸跟踪中使用了camshift算法和Haar算法，眼睛检测中使用了自适应PCA算法和模板匹配算法，还支持文件和网络摄像头两种输入方式，经过试验，检测速度比较快和准确度也比较高。附带demo程序。 使用步骤： 菜单TrackEye Menu --> Tracker Settings 输入源Input Source: video 选择文件输入指定为： ..\Avis\
LicensePlateRecognition
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
adistortedimagerectificationalgorithmbasedonleasts
- 针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算 法. 算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相 结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配. 实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.-Image distortion for high-precision, a least-squares image matchin
motempl
- 计算运动历史图像的实例：采用运动模板检测，包括运动分割-Examples of calculation of Motion History Image: A campaign template detection, including the motion segmentation
GPIO输入—按键检测
- stm32 库开发，工程模板GPIO输入—按键检测(STM32 library development, engineering templates, GPIO input - key detection)