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skin
- matlab肤色检测程序。rgb2tsl.m用作颜色模式转换,将RGB模式转换为TSL模式。skin.m实现肤色检测，肤色区域为白色，非肤色区域为黑色。
边缘检测代码MATLAB
- 程序代码说明 P0701：细胞边缘检测 P0702：癌细胞形态学分析 P0703：癌细胞颜色分析-code P0701 Note : Cell Edge Detection P0702 : Morphological analysis P0703 cancer : cancer color analysis
Face-Eye-Detection.rar
- 此matlab程序，用来检测并定位人脸及人眼。采用的算法是肤色的颜色分隔。附件中的文件包括 eyematch.m, eyematch2.m, face.m, findeye.m,skin.m, k001.JPG等等,This matlab procedures used to detect and locate human faces and the human eye. Algorithm used in the color of skin are separated. Attachment
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
tuxiangpinjiefa
- 一种全自动稳健的图像拼接融合算 提出了一种全自动稳健的图像拼接融合算法。此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,使提取的 精度达到了亚像素级,然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配得到了初步的伪匹配集合,并运用稳健的 RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点,在内点域上运用LM优化算法精确地估计出了图像间的点变 换关系,最后采用颜色插值对交接处进行颜色过渡。整个算法自动完成,它对有较大误差或错误的特征点数据迭代 过滤,并用提纯后的数据来做模型估计 -A ro
GMM_Skin_Detector
- Matlab skin detector。运用高斯混合模型训练的到人的皮肤颜色分布。用于皮肤和人脸检测。-A collection of Matlab scr ipts
MedicalImageProcessing
- 医学图像处理：P0701：细胞边缘检测；702：癌细胞形态学分析；P0703：癌细胞颜色分析-Medical Image Processing: P0701: cell edge detection 702: morphological analysis of cancer cells P0703: color analysis of cancer cells
HSV_Face_Detection
- 使用matlab实现的基于肤色的HSV颜色模型下的人脸检测-Matlab achieved using the HSV color based on the color model of face detection
xibao
- 细胞检测，通过细胞颜色来给出结论判断是否为病变血细胞-Cell detection, to determine whether the conclusions are given for the lesions of blood cells
edge
- 程序代码说明 细胞边缘检测及癌细胞识别系统P0701：细胞边缘检测 P0702：癌细胞形态学分析 P0703：癌细胞颜色分析 -Program code that edge detection and cancer cells Identification System P0701: cell edge detection P0702: morphological analysis of cells P0703: color analysis of cells
renlianshibie1
- 基于MATLAB的人脸识别,可以根据人脸的颜色，检测出人脸，并在人脸不加以方框框出-face detection system based on matlab
615498514
- 表面缺损检测对保证产品的使用性能、完整性和安全性具有重要意义 本文将表面 缺损类型总结为结构缺损、几何缺损、颜色缺损和纹理缺损等几类，并进行特征分析。在此基础上，从基于灰度特征、形态特征、色度特征和纹理特征等几方面对表面缺损的图像检测方法进行综-Surface defect detection products to ensure the use of performance, integrity and security will be of great significance to t
skinmodel
- 这段代码主要是对当前流行的颜色空间进行肤色建模。测试图片可以随便从网上下载，能够自动准确的检测肤色区域。-The code mainly for the popular color space for skin color modeling. Test images can be easily downloaded from the Internet that can automatically detect and accurate color area.
gaussian_average_rgb
- 在rgb颜色空间实现的单高斯模型，用于目标检测-In rgb color space to achieve a single-Gaussian model for target detection
LPR_MATLAB
- 摘要：变形车牌矫正和复杂牌照的文字区域提取是LPR中两个比较重要的问题。本文运用MATLAB，通过Radon 变换检测牌照的角度，使用旋转与错切变换相结合的方法来解决变形牌照矫正问题；通过对牌照区域进行颜色提取从 而消除非牌照颜色的干扰，解决复杂牌照的文字区域提取问题。-Abstract: The distortion correction and complexity of the license plate text area extraction is the LPR in the
Face_detection_based_on_color_images
- 提出了一种基于肤色的精确人脸定位算法,详细叙述了在图片的颜色调整与肤色检测,肤色区域的平滑、 分割与填充,候选眼睛的选取及配对中遇到的具体问题并提出了解决方案. 本算法能较为准确地定位彩色图像 中的正面、小角度偏侧和旋转的人脸,还能检测出一幅图中的多个人脸.-Presents a human face based on skin color precision positioning algorithm, described in detail in the image color ad
camener
- 此程序主要是检测黄色区域（用于人脸识别） 所用摄像头为USB320X240RGB的 原理： 先利用颜色找出符合条件的大面积黄 再利用模板闭运算补充连通与 再利用XY轴上连同域的寻找 标出人脸-The procedure is to detect the yellow area (for recognition) camera for USB320X240RGB used the principle: first, to identify qualified by the
植物虫害检测（GUI，注释，svm算法）
- 植物虫害检测（GUI，注释，svm算法） 该课题为基于MATLAB SVM方法的植物病害检测系统，带GUI界面，可以识别多种被虫害侵蚀的植物叶子，输出结果。带论文和详细注释。 train 对黄瓜子文件夹所有图片提取 颜色矩特征和gabor纹理特征，然后svm训练 test 对测试图像灰度化，滤波，提取 颜色矩特征和gabor纹理特征，然后svm模型测试，输出类别 colorMom.m 颜色矩特征提取 Gabor_palm.m gabor纹理特征提取(Plant pe
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
MATLAB火焰烟雾检测[基于颜色，注释详细]
- 此课题在MATLAB基于颜色进行火焰或者烟雾的检测,先定位出火焰或者烟雾的位置,然后进行识别(This topic in Matlab based on color detection of flame or smoke, first locate the location of flame or smoke, and then identify)