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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
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
color
- 提取图像特征RGB 先由HSV转化为RGB 其中还需要自己定义颜色各对应值-Get the RGB of the picture
xiaobo
- ．首先，建 立背景的混合高斯分布模型和阴影颜色模型，通过差分法提取前景区域并结合Gabor小 波纹理特征分析找出潜在的阴影点；然后通过阴影颜色模型对这些潜在的阴影点进行颜 色分析；最后通过后续处理，找出真正的阴影区域-. First of all, to establish the background Gaussian mixture distribution model and the shadow color model, by differential extraction
jiyuSIFTtezhengpipeidejiankongtuxiangzidongpinjie.
- 针对不同摄像头的监控图像 ,提出了一种优化的 SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面 ,通过高速提取 SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配 ,利用改进 RANS AC算法去除错配 ,从而确定待拼接图像 之间的变换参数 在图像融合方面 ,有效消除了颜色和光照差异 ,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、 形变大、 有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。-Monitoring for different camera images, a SIFT f
chepaidingweiyanjiu
- 本文是在以往的车牌分割算法的基础上着重介绍了一种车牌识别技术中的 字符分割算法，以及针对一种已有的字符识别算法的改进性研究。 车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌 信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。 它以计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术为基础，建立运动车辆的特征模 型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等，并着重解决高速车辆图像的获取及 清晰度问题 本章是本文的绪论部分，主要介绍了车牌识别技术的应用
jiaotong
- 我做交通标志检测和识别中用到的几个子模块，本人亲测在VS2008平台上能跑。程序不复杂，但是对于初学Opencv的人来说还是有一定用处的。包括，提取特征颜色、霍夫圆检测、Canny边缘检测等。-Opencv Hough Canny
picture-feature
- 图像颜色形状等各个特征的提取，用matlab实现的代码-feature extraction
colorMoment
- 在图像识别的时候用到的颜色矩特征的提取算法 是用C++实现的-Color moment feature extraction algorithm is used when the image recognition using C++
traffic-sign-recognition
- 复杂场景中的红色交通标志牌检测与识别，结合颜色与圆形的标志牌定位，然后提取特征，最后用模板匹配的方法实现识别，内附图片和程序说明，对初学者有帮助-Red detection and recognition of traffic signs in complex scenes, the combination of colors and circular signs positioning, and feature extraction, the last with template matchi
chepaishibie
- 车牌提取：利用车牌的颜色、面积、长宽以及宽高比等特征对车牌区域进行提取，其中主要用到了二值图像的开闭运算技术。实验用的车牌均为白字蓝底，因此可以先找到图像中的蓝色区域，生成一张蓝色区域识别二值图，若判定为蓝色，值为1，若判定为非蓝色，值为0。利用开闭运算，对图像做预处理，然后再利用车牌的其他物理特征对车牌区域作进一步的识别。-Plate Extraction: Using color plates, area, length and width and aspect ratio and othe
License-Plate-Recognition
- 首先对图像直方图均衡化，并去除噪声，然后提取颜色、结构、纹理等特征，对车牌进行识别-License Plate Recognition
sift-and-rgb2lab
- SIFT特征和RGB、Lab颜色空间，提取图像的SIFT特征，和RGB、Lab颜色空间向量-SIFT and RGB, Lab color space, image SIFT feature extraction, and RGB, Lab color space vector
Extraction-cups
- 采用颜色聚类的方法提取水杯的特征，包括源代码和测试图片-Using color clustering method for extracting the characteristics of glass, including source code and test images
two
- ：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提 出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
colorju
- 对图像进行颜色空间转换，提取出图像的3个颜色矩特征。-hu features
colormap
- 对图像进行预处理，提取图像的颜色相关图特征。-color corremap features
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)
火焰识别代写
- 此代码用于识别图片中火焰,整体思路为通过对图像的颜色处理找出图中感兴趣区域(可能为火焰的区域)及其 轮廓, 再提取轮廓的几何特征判断是否为火焰(This code is used to identify the flame in the picture. The overall idea is to find out the area of interest (possibly the area of flame) and its contour in the picture through c