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levin
- levin的彩色化方法,优化着色方法基于一个简单的假定：相邻的像素之间如果有相似的灰度值，那么就会有相似的颜色值。-colorization by Levin
floodfill
- 漫水填充法是用特定的颜色填充连通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式达到不同的填充效果-The diffuse fill method is to fill the connected area with a specific color, and by setting the upper and lower limits of the connectable pixels and the connected way to achieve different filling effect
ROI
- core组件，访问图像像素，图像混合，ROI，分离颜色通道和多通道图像等-Core components, access to image pixels, image mixing, ROI, separate color channels and multi-channel images, etc.
TQ_RGB_S1
- Matlab图像处理-RGB色彩提取原理方法. 本文中提到的RGB色彩提取方法最为关键的也最为难以严格界定的地方是对于R/G/B三种颜色的判别规则，本文中提到的判别规则是更具R/G/B中某一颜色分量明显不小于其它分量时，即判别某像素点为某种颜色，并通过设置判别阈值，来控制判别条件的颜色与否。为了保持图片的完整性（即三种色彩提取结果中彩色相加后能得到原图），本例中默认设置阈值为0，为了得到更为单纯的颜色，可适当增大阈值。-Matlab image processing- RGB color ext
中值滤波
- 给定一幅单波段影像imgData.txt(ASCII格式)，实现对图像的处理和显示。 已知条件： （1）clrTbl.txt文件是一个颜色查找表，大小是256X3，即可表示256中RGB的颜色。 （2）ImgData.txt文件中是图像的数据，每个值代表一个像素的颜色索引号，通过索引号到颜色查找表(clrTbl.txt文件)中找到相应的RGB颜色值。 （3）中值滤波：一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内(这里选择3X3)的所有像素点灰度值的中值。 （4）屏幕上显示像素
Slic
- SLIC主要运用K-means聚类算法进行超像素的处理，聚类算法中的距离度量不仅仅包括颜色空间的颜色距离还包括像素坐标的欧氏距离。所以K-means聚类的中心点由五维向量组成。其中包括，记录LAB颜色空间下的像素以及该像素点的XY坐标，由于XY坐标不能和颜色空间直接进行计算，所以添加了一个紧密度的参数。(slic superpixelSLIC mainly uses the K-means clustering algorithm for ultra pixel processing, the
sigma点的代码
- 基于分割的局部Sigma语义特征点，是对场景中的语义目标进行建模。先在传统的图像分割基础上，分割出场景的前景目标，再结合像素位置、颜色、Gabor特征和LBP特征[构造出表征目标语义信息的协方差描述子，最后将其转换成欧式空间下的Sigma点特征，适用于标准SVM的场景学习和分类。(The segmentation based local Sigma semantic feature points are modeling the semantic objects in the scene. In
ReadPicture
- 读取jpg图片更加bitmap对jpg中像素点进行颜色填充(edit jpg picture with bitmap)
bin
- 灰度线性转换，关于图像的颜色转换，以灰度图像为例，假设原图像像素的灰度值为D = f(x,y), (x,y)为图像坐标，处理后图像像素的灰度值为D’ = g(x,y)(Gray linear transformation)
matlab_BPT
- 光学SAR等遥感影像多通道的二叉树构建。每个节点代表一个对象，对象从精到粗分别代表像素和整幅图像。同时提取了对象基元的颜色，纹理和结构特征。(This is an source code for the CBPT construction and local color, texture and structure descr iptors extraction)
二值图像中拐点的实时检测算法
- 数字图像中的拐点通常成为重要的信息载体，因此准确、稳定和实时地检测出拐点便成为拐点检测算法面l临的主要问题，针对该问题，提出了一种新的二值图像中拐点的实时检测算法。该算法与传统基于边界链码的拐点检测算法不同，其是首先构建像素的k(k>8)邻域，并将图像中物体的边界表示为k邻域链码；然后根据曲率定义的差分形式计算各边界点处的曲率；最后通过检测曲率直方图的局部峰值精确定位出拐点，并利用拐角内部像素的颜色统计信息迅速判断出拐点的凸凹性。(The inflection point in the d
pix fill
- 区域填充是指先将区域内的一个像素 ，一般称为种子点赋予给定的颜色和辉亮，然后将该颜色扩展到整个区域内的过程。(Area filling refers to the process that a pixel in a region is generally called a seed point to give a given color and highlight, and then the color is extended to the entire region.)
Floodfill
- 用特定的颜色填充图像中联通的区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果(Fill the area of the image with specific colors)
slic
- 超像素分割图像，将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程(simple linear iterativeclustering)
Imatest-3.4安装及破解包
- 是完全功能的软件，即可用于检测数字相机、摄像机、工业相机拍摄的图像质量，也可用于交流检测结果。其功能包括： SFRplus：可以与SFRplus测试卡配合使用，检测MTF,横向色差，畸变，阶调响应和颜色还原。 SFR：配合测试卡，可检测相机和镜头的锐度，噪音，色差。可以在相对条件下比较不同相机的表现。比较的最小区域可达10X10个像素。 MTF：使用SFR的结果比较不同相机、镜头和影像系统的MTF性能。 Stepchart：配合灰阶测试卡检测相机的阶调响应，噪音，动态范围。还可用于检测曝
mdx
- 主题特色： 完全的 Material Design 风格，每一个像素都赏心悦目 4种首页样式 & 3种文章页样式随意切换，未来还可能增加更多 19种主题颜色 & 16种强调色随心搭配，还有夜间模式 SEO 友好，支持 Facebook / Twitter 结构化卡片分享 丰富的设置选项 独家功能：实时搜索，搜索栏会随用户输入实时反馈搜索结果 独家功能：不仅可以生成当前页面二维码，方便地转移到其他设备上阅读，还可以在转移时同步阅读进度 多语言支持（英语翻译已在进行中
readpic2
- 对输入图像进行颜色提取，统计不同RGB数值的像素个数，并进行统计(To extract the color of the input image, to count the number of pixels of different RGB values and to make a statistical analysis.)
MOSHUNHU
- 在这篇论文当中，我们提出了一种简单但是有效的图像先验规律——暗通道先验来为单一的输入图像去雾。暗原色先验来自对户外无雾图像数据库的统计规律，它基于经观察得到的这么一个关键事实——绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素。利用这个先验规律建立的图像去雾模型，我们可直接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾干扰的图像。对户外各种不同的带雾图像的处理结果表明了暗通道先验的巨大作用。同时，作为去雾过程中的副产品，我们还可获得该图像高质量的深度图。(Single I
SMOKE_DETECT
- 在计算机图像处理中，我们肉眼看到的颜色均可由红、蓝、绿三种颜色混合构成，红蓝绿三种颜色也被称作计算机中的RGB三原色，将视频逐帧提取，每一帧图像的每个像素点都是由RGB所构成，各个像素点的颜色可由以下函数表示：(Fire is a serious disaster triggered by the loss of control of combustion, which directly endangers the safety of people's lives and property. N
肤色检测源码
- 用画笔工具在训练图像中拾取那些可能是肤色的像素，，并分别记录下这些像素在RGB和HSV颜色空间的颜色值，根据大量的样本值，确定肤色在两个颜色空间三通道的阈值，用所确定的阈值寻找测试图像中的肤色区域。一种简单的可视化这一过程的方法是将所有非肤色像素指定为黑色，肤色像素指定为白色。(Use the brush tool to pick up those may be the color pixels in the training images, and records the pixels in