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基于像素标记的连通区域计算程序
- 基于像素标记的连通区域计算程序，只针对二值图像，随附有。-based on pixel labeling regional connectivity program that only two binary images, are attached.
对图像进行中值滤波处理的源代码
- 平滑滤波 一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替，如果滑动窗口
ConnectedComponents.rar
- 像素间的连通性简化了许多数字图像概念的定义，如边界或区域，为了确定两个像素是否连通，必须确定它们是否相邻及其灰度值是否满足特定的相似性准则。编写一个标注和计算二值图像连同单元的程序,Connected Components
MATLAB_Image_subpixel_Mutual_i
- MATLAB实现基于互相关的亚像素级图像配准源代码,MATLAB_Image_subpixel_Mutual_info,MATLAB-based cross-correlation of sub-pixel image registration source code, MATLAB_Image_subpixel_Mutual_info
GA2
- 用遗传算法解决了图像分割问题，将图像中的像素按灰度值用域值M分为两类图像，一类为目标图像，另一类为背景图像，经过几十次迭代后有助于缩小检索范围-Using genetic algorithms to solve the image segmentation problem, the image pixel gray value according to the value of M is divided into two categories with the domain images, on
chap1-1
- 函数名称： * readBmp() * *函数参数： * char *bmpName -文件名字及路径 * *返回值： * 0为失败,1为成功 * *说明：给定一个图像文件名及其路径，读图像的位图数据、宽、高、颜色表及每像素 * 位数等数据进内存,存放在相应的全局变量中//位图读写程序-Function name:* readBmp ()** Function parameters:* char* bmpName- file name and path**
fastvalue
- 一种基于图像像素分类的快速计算图像清晰度评价值函数。-Pixel classification based on image sharpness of the image evaluation value fast computing functions.
weight_centre
- 通过重心法确定光斑图像的中心。根据个像素的灰度值和所在的位置乘积和总面值作比，进而求得重心。-Through the center of gravity method to determine the center of the image spot. According to the gray-scale pixel value and the location of the product and the total for more than face value, and then ge
subpixelEdgeDetection
- matlab 写的提取图像亚像素边界的程序，和Canny算子有比较，里面有两张示例图像！-matlab write the image to extract sub-pixel border procedures, and the Canny operator have more, there are two examples of images!
SubPixelEdgeDetection
- 基于亚像素的边缘提取，对于图像匹配，缺陷检测有很大帮助，希望能对你有所启发-Based on sub-pixel edge detection, for image matching, defect inspection of great help, hope to inspire you
getPixel
- 一个获得一张位图图像某一点像素信息的程序。-To obtain a bitmap image to a certain point pixel information.
ImageEnhencementUsingIntensityTransformations
- 本实验要求使用强度变化方法对图像进行增强。图像增强的是要目标是处理图像，使其比原始图像更适用于特定应用，图像增强的方法分为两大类，空间域方法和频域方法，“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以图像像素的直接处理。“频域”处理技术是以修改图像的傅里叶变换为基础的。本实验采用的对数变换和指数变换是对前一种方法的应用。-This experiment requires the use of intensity changes in methods of image enhancement. Ima
image
- MATLAB实现基于互相关的亚像素级图像匹配配准源代码-MATLAB-based implementation of inter-related sub-pixel image matching with prospective source code
weituchuliRGBYUVxianshi
- 位图图像处理,针对像素的,提取R、G、B三个分量，并通过公式求出Y、U、V三个分量值，然后显示，对于认识和理解图像的结构有很大的帮助，我是在做视频图像处理前做的这些，若是能做好这个，那么视频图像的处理，就迎刃而解了-Bitmap image processing, for pixel, extract R, G, B three-component, and obtained through the formula Y, U, V three sub-money, then show that
leituoyuantezhengzidongshibiejiyaxiangsutiqudewanz
- 针对视觉检测中高精度、自动化类椭圆图像特征提取的需要,提出一种类椭圆特征自动识别和中心亚像 素定位的完整实现方法。方法中采用基于类椭圆边缘属性对特征区域进行自动识别,采用最小二乘椭圆拟合 精确求取类椭圆亚像素定位中心。实验表明,基于该解决方案,可以实现类椭圆特征的自动识别及椭圆中心的 亚像素定位,定位算法精度较高,鲁棒性强,同时简便易行,不需要人机交互,可以很好地满足视觉检测仪器化 需求。-Vision testing for high-precision, automated
ImageContourTtackingAlgorithm
- 图像轮廓跟踪算法： 通过若干个像素点来模拟图像，找出图像的轮廓。 前几页是对算法的描述，最后一页是算法实现的代码-Image contour tracking algorithm
Sub-pixel
- 亚像素--区分轮廓 图像边缘提取是测量的基础和关键-Sub-pixel- to distinguish the outline of the image edge detection is the basis of measurements and key
segment
- 使用区域增长的算法进行区域分割。鼠标点击图像的某个区域的某个像素，并指定染色所用颜色（红绿蓝黑），程序执行的结果是用指定的颜色把某个区域显示出来。-Regional growth in the use of regional segmentation algorithm. A mouse click on the image of a pixel region, and specify the dye color used (black and red and green), implement
lena
- SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel） 算法步骤： 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间，LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K，K为预生成的超像素数量，即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块，每个超像素块范围大小包含[（M*N）/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话，那么每个超像素块的长和宽均可定义为S
利用交比计算车辆之间的实际距离
- 根据相机焦距、图像中像素距离等，计算单目图像中的物体间的实际距离(Calculating the actual distance between objects in monocular image)