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Chinese characters recognition
- Chinese characters recognition
一个关于图像融合的最新外文文献
- 一个关于图像融合的最新外文文献，运用的最新理论压缩感知，是近期研究基于压缩感知的图像融合的一个很好的论文,An image fusion on the latest foreign language literature, using the latest compression theory of perception is the recent research is based on compressed sensing image fusion is a good paper
基于opencv的小面积区域的去除
- 基于opencv的小面积区域的去除.可以去除面积小于指定面积的无兴趣区域.,Opencv-based small area of the region to remove. Can remove an area of less than the specified area is not interested in the region.
光流场经典算法-LK算法
- 光流场经典算法-LK算法，通过两幅图像计算光流场。,Lucas – Kanade Motion Estimation using Pyramids
264编解码程序
- t264是中国的视频编码自由组织合力开发的264编解码程序，其设计吸收了jm,x264和xvid三个源码的优点。压缩文件中存在linux下编译方法-t264 is China' s video encoding efforts to develop the organization' s 264 free codec program, designed to absorb jm, x264 and xvid three source advantages. Compressed files un
标定彩色图像中圆形区域圆心的方法
- 一种标定彩色图像中圆形区域圆心的方法,通过matlab中的函数来寻找圆心,search centre
基于opencv图像处理库的傅里叶变换
- 基于opencv图像处理库的傅里叶变换，首先说明是pdf文件，但源码运行过了，是正确的。,Opencv image-processing library based on the Fourier transform, first of all that are pdf files, but source code to run before, are correct.
混合高斯背景建模用于检出背景
- 混合高斯背景建模用于检出背景，并提取前景，在OPENCV环境下操作进行的。是数字图像处理领域不可缺少的一种处理方式。OPENCV库里含有的函数在数字图像中的作用都是不可获取的，用起来简单又便捷，建议OPENCV从头认真学起-Gaussian mixture background modeling for the detection of background and foreground extraction, OPENCV environment in the operation. The f
C语言实现256点FFT基2算法
- C语言实现256点FFT基2算法，已调试过，结果正确。-C-2 with 256 points FFT-based algorithm, has been debugged, the results are correct.
介绍了图割的基本思想
- 介绍了图割的基本思想，包括最大流最小割算法，以及简单的图割实例-Introduced the basic idea of graph cuts, including the maximum flow minimum cut algorithm, and simple instances of graph cuts
使用regionprops中BoundingBox功能对图片进行处理
- 使用regionprops中BoundingBox功能对图片进行处理获得X,Y的坐标值以及长宽度,Use regionprops the BoundingBox of the image processing functions to obtain X, Y coordinate values and long-width
图像傅立叶正反变换
- 图像傅立叶正反变换。读入256色BMP位图，进行傅立叶变换，显示频域图像，再进行反变换，恢复原来图像。,Fourier transform and inverse fourier transform. Read a 256-color bitmaps, make Fourier transform, show the frequency domain image, and then an inverse transform, to restore the original image.