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color+texture
- 提取图像的颜色和小波纹理特征
csift(color-invariant-)
- 图像特征点检测和描述，运用颜色不变量表示特征和描述符-sift color invariance,descr iptor
image-retrieval
- 基于内容的图像检索，主要在颜色，纹理特征检索-colour and texture
OpenCV-Mean-Shift-demo
- 基于OpenCV实现的图像特征区域跟踪程序，基于类Mean-Shift实现的颜色直方图概率匹配算法，可同时跟踪6个特定目标区域。-OpenCV implementation of image features based on regional tracking program, based on class Mean-Shift probability of achieving the color histogram matching algorithm, which can track a
opencv
- 提取图像的特征，用openCV实现，包括图像颜色直方图，形状特征，纹理特征等。-get features of images,all kinds of images.
rayleigh-awgn-BPSK
- 用rayleighchan 函数仿真时要注意最后要做相位补偿（此问题是导师发现的） 程序步骤： ~产生随机序列 ~产生瑞利信道 ~调制 ~记忆信道特征 ~信号通过信道 ~相位补偿 ~加高斯噪声 ~解调 ~计算仿真误比特率 ~计算理论误比特率 ~不同颜色画出误比特率曲线对比-Function Simulation with rayleighchan last thing to note when the phase compensation (thi
CBIR
- 本源码是用C++编写的基于内容的图像检索，采用形状、颜色、纹理三个特征的加权值作为特征向量。-The source code is written in c++ of content-based image retrieval, the shape, color, texture three characteristics of the weighted value as the characteristic vector.
color-segmentation--based-on-Lab
- 基于L*a*b空间的色彩分割是根据图像中色彩空间不同的颜色来确定不同色彩所在的区域从而对图像进行划分。 这种基于色彩的图像分割方法简单而且易于理解，并且在实际应用中颜色通常具有很明显的区域特征，因此这种方法在实际应用中也有很广泛的用途-Based on L* a* b color space segmentation is based on the image color space to determine the different colors in different colors
基于meanshift目标跟踪代码
- 该代码主要编写的是meanshift在人体跟踪中的应用代码，这个是最基本的颜色矢量作为特征向量用于meanshift中跟踪。
Color-Pattern-Matching-Example
- LabVIEW图像处理例程，实现从图像中自己圈出目标，程序自己学习该目标特征（颜色、形状）后，在图片上找到并定位目标-LabVIEW image processing routines to implement the image circle of the target, and procedures for their own learning of the target feature (color, shape), to find and locate targets on the pi
supcode_10291
- 本控件具有下列特征： 整行加亮； 对列自动排序（用数字和文本序列）； 支持背景图像和混合加亮选择； 支持水平和垂直网格； 可拖动的列； 通过Format对话框，可以定制列格式（大小、对齐）； 用Column Manager管理列； 支持分类视（象Outlook 98） 在每个单元中，支持定制文本颜色、字体和网格边界； 自动从注册表中存储和装入信息； 打印支持； 每个单元支持图像； 列
Study.on.License.Plate.Segmentation.Based.on.Color
- 智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用 , 车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比 , 可以有效消除阴影影响 , 同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类处理使用特征函数 , 可以减少颜色坐标转换运算 , 提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征 , 给出车牌分割详细步骤。车牌 区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点 , 提出快速算法。-Intelligent Transport System in the license pla
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
cheliangshibie
- 本文是基于形状特征的车辆车型检测的论文，还包括基于颜色活其他特征的各种算法介绍。-This article is based on the shape characteristics of the vehicle detection paper models, but also other characteristics of living based on the color of the various algorithms introduced.
whwnlabel_vb
- 字符控件是武汉宽网多媒体技术有限公司采用ATL技术开发的标准COM控件，该软件实现对字符控件的加强及完善，增加图形背景支持，在字符显示上增加3D、闪烁及旋转等效果，是用于字符显示的理想工具，它的使用将非常好地增强软件的界面效果。 产品特征 背景及字符颜色更换。 字符大小、字体更换。 字符3D功能实现。 字符闪烁功能。 字符任意角度旋转实现。 颜色及图形背景实现。 透明背景实现 字符上中下、左中右位置调整实现。
shadow4
- 提出了一种用于运动阴影检测的Boosting判别模型.这种方法先利用Boosting在不同的特征空间来区分前景和阴影,然后在判别随机场(DRFs)中结合前景和阴影的时空一致性,实现对前景和阴影的分割.首先,差分前图像与背景图像得到颜色不变子空间和纹理不变子空间 然后在这两个子空间上应用Boosting来区分前景和阴影 最后利用前景和阴影的时空 一致性,在判别随机场中通过图分割的方法准确地分割前景和阴影 -A new method for the detection of movement
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
A-Fusing-Color-and-Gradient-Features-Approach-to-R
- 本文通过融合图像的颜色和梯度特征 ,实现了一种实时背景减除方法。首先融合颜色和梯度特征建立新的能量函数 然后基于图切割算法最小化能量函数 ,并对前景P 背景进行分割 最后使用光流验证前景区域的真实性 ,并更新背景模型。- Based on the fusion of color and gradient features , this paper implement s a novel approach to real-time background subtraction.Firstly ,
SIFTkey
- 由于只是利用图像的灰度信息，sl 算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体：针对这一问题，提出了一种基于彩 色的SIFT特征点提取算法，并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响?这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点， 但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算：实验结果证明了该算法的有效性。-Abstract：Because only the gray scale information is utilized．the SIFT metho
hue_histogram
- 颜色是目标的的一个重要特征，而色调直方图是一种常用的颜色统计特征。-Color is an important feature of a target, while the hue histogram is a commonly used statistical features.