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image-mach
- 同过对图像分析，进行模板匹配，在一幅图像中找出所要找的区域-Been on the same image analysis, the template matching, in an image by looking for areas to find out
liangfutuxiangpipei
- 这个程序是在matlab环境下编写的，通过对两幅图像分析，然后进行模板匹配-This program is written in the matlab environment, through the analysis of two images, and then template matching
liangfutuxiangpipei
- 这个程序使用模板匹配的归一化信息是两幅图像能后成功匹配，在衣服图像中找出另一模板-This program uses the normalized template matching information is successfully after two images to match the image to find out in the clothes of another template
eye
- 人脸检测人眼定位 图像处理 基于模板匹配 不针对视频-eye Orientation
three-method-for-image-process
- 三种图像处理的代码 包括边缘检测与提取，模板匹配，图像腐蚀膨胀细化。-The code includes three types of image processing edge detection and extraction, template matching, image thinning corrosion expansion.
BlockMatchingAlgoMPEG
- 此程序适用于matlab环境下对图像进行匹配 就是用一副模板图像去和现有图像进行匹配从而实现图像的识别 -this is a duocument about BlockMatchingAlgoMPEG
Mypic
- 采用模板匹配方法进行图像匹配，其中误差平方和测度经过归一化互相关处理。-Using template matching method for image matching, in which the error sum of squares measure through normalized cross correlation processing.
image-proses-Demo
- 图像处理 vc++实现 ，处理灰度图，彩色图处理，包括旋转，缩放，滤波，特征提取，模板匹配，灰度共生矩阵 等-Vc++ image processing implementation, processing grayscale, color image processing, including rotation, scaling, filtering, feature extraction, template matching, gray level co-occurrence matrix,
MYGUI
- 第一章作业： 用C语言或者VC，VB，Matlab或其他语言完 成如下实验： 1）打开一个BMP文件 2）将其局部区域的灰度值进行改变 3）另存为一个新的BMP文件 要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 1。打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑。 2。打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 第五章作业 编写一个程序，对输入的图像进
Image-Processing
- 该程序可以实现Hough 变换、边缘检测、差影法、轮廓提取及跟踪、模板匹配、投影法、图像复原、种子填充、阈值分割等效果。-The program can achieve the Hough transform, edge detection, and poor shadow method, contour extraction and tracking, template matching, projection, image restoration, seed filling, thresho
genzongsuanfa
- 几种目标跟踪算法，包括空间目标序列图像相关跟踪算法，结合三维场景的目标跟踪系统研究，基于移动传感器网络的节能目标跟踪，基于图像分离块操作的快速模板匹配跟踪算法，基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪_英文_基于匹配跟踪置信度的自适应对应像素距离图像匹配跟踪算法-Several target tracking algorithms, including the target sequence space image correlation tracking algorithm, comb
LED--Brightness-test
- 本程序主要是通过模板匹配的方法来对LED显示模块上的每个灯进行亮度检测。主要是根据模板图像和已知的图像的欧氏距离来进行检测。-This procedure is mainly through template matching method to the LED display module detects the brightness of each lamp. Mainly based on the template image and the known image of the Eucl
hausdorffDistance
- 使用基本的Hausdorff距离算法进行模板与图像的匹配，这个程序主要是求Hausdorff距离-This uses the traditional Hausdorff Distance to match template with scene image. It used to compute the Hausdorff Distance
kecheng2011
- 课程设计要求 0 实验一 基于模板匹配的字符识别 1 实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3 实验三 水果分类系统设计 5 实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6 实验五 基于BP网络的函数逼近 9 实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0 Experimental one based on template matching character recognition 1 C-means algorithm
PCAPRO
- pca模板匹配 用于pca图像处理等主元处理方面法的检验-The pca template matches to used for pca picture processing etc. a lord the examination of the dollar processing method
tracing-to-moving-object
- 采用了一种根据灰度特征进行模式匹配的跟踪算法提高了模板匹配法对于目标运动姿 态变化的自适应能力仿真结果表明上述算法在目标方向平移旋转以及图像背景对比度亮度发生改变时均能较好的检测到目标-It is presented in this paper that a modified version of it which incorporating with frame difference and multi-resolution matching. By introducing pre
Fast-Rotation-invariant-Template
- 图像梯度方向应用干旋转不变性模板匹配时存在计算量较大的问题，由此提出一种改进的基于梯度方向码的旋转不变模板匹配 方法，通过计算积分直方图降低统计直方图的计算填，采用像素跳跃的匹配方法减少大量无效的匹配运算。实验结果表明，该方法在保证 匹配准确性的前提下，匹配速度提高了3倍至6倍，可以达到实时性要求。-it uses integral histogram to reduce the computing COSTS of computer histograms，and uses pixe
DesignandImplementation
- 本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。-This paper describes and designs a free hand
PositionError
- 用模板匹配法检测两幅图像的位置偏差，比较left和top的位置偏差。-use template match to detect the position error between two maps,account the error of top and left.
VCPPqiangda-tuxiang-chuli
- 先进行图像预处理，比如Hough变换，边沿检测，还有差影法，模板提取 ，识别，跟踪，最后是模板匹配。-First image preprocessing, such as the Hough transform, edge detection, as well as poor shadow method, template extraction, identification, tracking, and finally the template matching.