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clustering
- 图像聚类程序源码，运行正常，能实现数字图像、图形的聚类；同时，还采用了多种方法实现，有距离法，神经网络法等，值得参考-Image source clustering procedures, operating normally, to achieve digital images, graphics cluster At the same time, also adopted a number of ways to achieve, a far cry from the law, such a
FIRE_CTR
- 消防报警信号转换控制器，用于把消防报警信号通过网络或电话线实现远距离传输，并和视频监控主机实现图像联动以及远程复位控制。-Fire alarm signal converter controller, for the fire alarm signal through the network or telephone lines to achieve long-distance transmission, and video surveillance and image hosting and
MyProject
- 图像分割，基于类间最大距离法和均匀性度量法-Image segmentation, based on the maximum distance between-class law and uniform measurement method
calibr
- 如果你有一个三维校准对象，你可以应付一个单一的形象。为了获得令人满意的校正结果，对象应包括整个图像以及可能的。此外，多张图片的支持。那么， 图像应捕获不同的观点改变了相机 方向和距离。如果在一个平面标定目标单一 形象是不够的和一套图像是需要解决所有 摄像机的参数。的坐标平面控制点应 被选中，这样的Z坐标成为为零。三维坐标股 毫米和图像坐标单位是像素。校准坐标 系统是用右手。原产地的图像坐标系中 左上角， X轴是正确的和Y轴向下。-If you have a three-dimensional c
facerecognizeonPCA
- 像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想 都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像 的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。-Like much of a space. Regardless of the specific sub-space form, this method has been applied to image recognition are the same
MS_matlab
- 分割算法 1.mean shift 的迭代过程只做了一次（为了简单） 2.对图像中的某一点进行平移时，只考虑了距离它小于2*hr的点，而不是图像中所有的 点。 3.实验过程中只用到了gauss核，虽然提供了method的选择，但在进行值域加权时只用 到gauss核，如果需要请自己改正。-mean shift algorithm
snake
- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
imagemove
- 输入一幅图像和平移距离，该函数实现对图像进行平移的功能。-imagemove
leipingjun
- 利用类平均距离法，对遥感图像进行分类，操作时调用函数-Use the average distance category, the classification of remote sensing images, call the function when
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- 思路简要说明： 1、图像二值化 将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法 （otsu），在资料中有介绍。 2、去除干扰点 3、分割 将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。 4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配 这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完 全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中的《自由手写体 数字识别》里面有详细说明。
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- 本设计是针对第二题采用了两种算法用来识别各种水果。第一种算法是质心法，第二种方法是相关匹配法。 质心法 一．算法思想 质心法的优点在于图像经过任何旋转后，图像边缘到质心的距离求和始终为一个固定值，这样利用这一个特性，就可以辨识出各个图像。 -This design is the second title for the two algorithms used to identify a variety of fruits. The first is a qualitative-f
Maximumbetweenclassdistance
- 类间最大距离法在合适的阈值下，图像分割后的背景与目标两类的差异最大为最佳分割。-The maximum distance between categories in an appropriate threshold, the image segmentation of the background and objectives, after the greatest difference between two types of partition as the best.
qiuhanjizhongxinpiantuxiangshishidingwei
- 球焊机中芯片图像实时定位方法研究。 基于hausdroff距离匹配！-Chip bonder images in real-time location method. Distance-based matching hausdroff!
802.15
- 代码用于图形图像的像素点欧几里得距离计算转换等工作-Code for the graphic image of the Euclidean distance-based pixel conversion, etc.
DicomRead
- 这好一个关于dicom图像处理的算法程序，图像的显示，角度距离的计算等。-This is a good one on the dicom image processing algorithms, graphics display, angle distance calculation.
FaceDetection
- 人脸识别技术可以应用于基于网络的身份认证，我们实现了基于WebCam的人脸识别与跟踪系统。本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换彩色空间、人脸肤色建模、后处理操作和人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，可以应用于基于WebCam的身份认证。 -Face recognition can be applied to identity authentication on I
VCthemax_mindistance
- 最大最小距离分类算法实现平面点的分类 如果添加文件数据输入数据，可实现对DEM数据或者遥感图像的处理-The largest minimum distance classification algorithm to achieve the classification of planar points, the input data if you add the file data can be realized on the DEM data or remote sensing image
xhoughtool1.1.tar
- 使用Hausdorff 距离进行图像匹配-Hausdorff distance-based matching code
image_segment
- 1）基于最大类间最大距离比准则的图像分割.m 2）最大熵准则的图像分割.m-1) The maximum distance based on the maximum between-class image segmentation than the guidelines. M 2) guidelines for maximum entropy image segmentation. M
Opencv_Quiz2
- 从摄像头提取视频文件，并显示每个图像帧的灰度直方图与一维RGB彩色直方图，并且比较上述直方图的距离。有四种比较方法一一实现了。-Extract the video file from the camera and display each image frame of gray-scale histogram and the one-dimensional RGB color histogram, and compare the histogram distance. There are fou