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water_segment
- 改进的分水岭分割，是由网上的代码进行修改好后有用的代码-Improved watershed segmentation, is a good line of code to modify the code after the useful
tuxingxue
- 计算机图形学实验源代码--中点分割直线裁剪算法-Experimental source code of computer graphics- the midpoint of a straight line cutting algorithm segmentation
bandaigangguangxuexitong
- 为满足钢板表面缺陷在线检测系统宽幅面、高速、高分辨率的检测要求, 优化设计了钢板表面缺陷视觉检测系统的 光学部分。采用了一种新型LED 线光源获得高强度均匀照明, 多线阵CCD 拼接成像完成幅面分割。明、暗域相结合的成像 模式确保了大部分缺陷的有效检出。综合考虑光源、镜头与线阵CCD 的影响, 计算并优化选取了光学镜头的焦距、f 数和视 场角等参数以满足检测需要, 整个光学系统设计满足在线检测需要并在样机中得以应用-To meet the steel surface defect o
imagdetect
- 学习matlab图像处理的绝对有用的程序，所有程序均调试通过，程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留
lunkuoqiefen
- 本程序是应用轮廓投影原理切分一行汉字，应用十分广泛-This procedure is the application of segmentation contour line projection principle characters, is widely used
HSIimg
- 实现的类可以将每个图片转成hsi颜色空间的图片并显示。在main函数中实现一个文件夹下对于视频的递归遍历，将每个视频中的每一帧取出，进行变换，最后将每个视频中所有帧的亮度值(hsi空间中的i)化成折线图输出并存储为图片，在亮度变化特别大的点用圆点圈出，图片存在视频所在目录下。由于要实现对视频中所有帧的处理，为了加快速度因此单独的将每幅图转成hsi之后现实出来的那三个窗口被注释掉了(否则会现)，需要的去掉hsi.cpp后面的那几行注释符号就可以。想要转换颜色空间的，只需要单独用的可以只使用hsi.
image-processing-
- 这是个图像处理的源代码，是本人自己编写的，实现的功能如下： 锐化、边沿检测：套用模版。另外还有一个自定义模版，供用户自行设计模版运行，从而实现其他功能，如线检测。 浮雕：本像素减相邻像素，再加一个常数得到的。 直方图均衡化则套用步骤，根据课本步骤来编写。 提取轮廓：若该点为黑点，八邻域也为黑点，则就把该点变白。 阈值分割分为固定阈值分割（即二值化）和动态阈值分割（切割若干子图，求均值，该均值即子图的阈值）。 区域生长：把种子和4邻域的点分别比较，两者之差小于阈值，且该4邻
image_segment
- P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-P0401: P
MATLAB
- 采用局部最大值，找出图像的分水岭分割线，从而实现分水岭图像分割。-Local maximum, to find the image watershed segmentation line in order to achieve the watershed image segmentation.
STATICSPLIT
- 一个静态的VC++窗体分割框架示例 一个静态的VC++窗体分割框架示例，另外还有一些图形绘制的功能，比如画直线、画矩形等。部分代码注释：储存形状控件的类别，衍生自CObject类别以便具备储存(Serialize)功能，声明GraphicObject为可Serialize的类别，将MyView设为friend类别，方便数据保存。-A segmentation framework example of a static VC++ form static VC++ form segmentati
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- 基于ＯｐｅｎＣＶ的车辆轮廓检测为了获得理想的车辆轮廓线，提出了一种基于开源计算机视觉库ＯｐｅｎＣＶ的轮廓检测新方法。首先对图像迸行形态 学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理，获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线。 在ＶＣ＋＋６．０环境下，利用Ｏｐｅｎｅｒ编程实现了此方法。-Proposed a new method of contour detection based on open source computer vision library OpenCV Op
STATICSPLIT
- 一个静态的VC++窗体分割框架示例，另外还有一些图形绘制的功能，比如画直线、画矩形等。-A segmentation framework static VC++ form example, in addition to drawing functions, such as drawing a straight line, draw a rectangle.
K1092013005K-
- K均值聚类算法 对图像颜色进行行聚类 然后对图像分割可直接使用。 -K-means clustering algorithm for image color line clustering and image segmentation can be used directly.
BESL.tar
- 基于边缘检测的三维图像分割方法，通过扫描线检测边缘点-edge based 3D image segmentation algorithm in which the edge point is detected by line scanning.
wangluoliuliangjiexi
- 是分析捕获网络中的IP数据包，解析数据包的内容，见个结果显示在标准输出上，并同时写入日志文件。 程序的具体要求如下： • 以命令行形式运行：ipparse logfile，其中ipparse是程序名，而logfile则代表记录结果的日志文件。 • 在标准输出、和日志文件中写入捕获的IP包的版本、头长度、服务类型、数据包总长度、数据包标识、分段标志、分段偏移值、生存时间、上层协议类型、头校验和、源IP地址和目的IP地址等内容。 -是分析捕获网络中的IP数据
TGUISUSANh
- 边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰 -Edge of the basic characteristics of the imag
TPlateReccoh
- 本例程主要介绍了车辆如何进行行牌照的提取和字符分割和识别。 -This routine introduces a vehicle license-line extraction and character segmentation and recognition.
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- 本文以红外成像制导的图像处理分析和目标识 别为主线，针对各个环节所存在的困难，系统研究了目标识别系统中的图像滤波、 目标分割、二维目标特征提取、三维目标特征提取和分类识别等问题。 -The main line of the image processing and analysis of the infrared imaging guidance and target recognition, target recognition system image filtering sys
matlab-code
- 应用Matlab工具箱演示对比度增强，局部平滑，中值滤波，小波工具，边缘检测，图像二值化，Hough变换直线提取，灰度阈值分割，四叉树分裂合并法等，并完成这些处理程序的GUI集成。-Application the Matlab toolbox Demo contrast enhanced local smoothing, median filtering, wavelet tools, edge detection, image value, Hough transform line extra
FULLTEXT01
- CBIR-Two novel contributions to Content Based Image Retrieval are presented and discussed. The fi rst is a search engine for font recognition. The intended usage is the search in very large font databases. The input to the search engine is a