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LSM_Match
- 最小二乘匹配，图像匹配算法，需要初始匹配坐标，可以达到亚像素精度-least squares matching, image matching algorithm, the initial need to match coordinates, can reach sub-pixel accuracy
3Dpicture
- 本程序中利用了一个可用于有限空间内三维成像的简易算法。根据有限空间中底面上所有采样点在三维笛卡儿空间内的坐标（x，y，z），然后将其转换为计算机屏幕上的像素点的坐标（x，y），从而绘制出具有真实立体感的图像。实践证明，利用此算法可以很方便地在计算机屏幕上绘制任意旋转的三维图像。-the use of the procedure can be used to a limited space within 3D imaging of simple algorithm. According to th
cornerdetected
- 此代码为角点检测程序，可用在对摄像机的标定中获得图像中角点的像素坐标。用MATLAB编写-this code to corner detection procedures can be used in the calibration of the camera image obtained corner coordinates of the pixel. Using MATLAB
zhifangtujunhenghua
- 函数功能，对图像进行直方图均衡 直接读图像Img10_1.bmp，读到tu中 graydis是原始直方图各灰度级像素个数 原始直方图graydispro，利用原始直方图计算原始累计直方图graydispro t[]计算和原始灰度对应的新的灰度t[]，建立映射关系，t坐标代表原始的灰度，t[]代表对应原始坐标的新坐标 new_graydis是统计新直方图各灰度级像素个数 计算新的灰度直方图new_graydispro,利用新的直方图计算新的累计直方图new_graydis
chap3
- ch3_1_1：嵌套使用图像代数函数（§3.1.1） ch3_1_2：两幅图像相加（§3.1.2） ch3_1_3：图像与常数相加（§3.1.2） ch3_1_4：两幅图像相减（§3.1.3） ch3_1_5：两幅图像相乘（§3.1.4） ch3_1_6：图像除以常数(两幅图像相除)（§3.1.5） ch3_2_1：图像缩放（§3.2.2） ch3_2_2：图像旋转（§3.2.3） ch3_2_3：图像剪切（§3.2.4） ch3_2_4：生成和应用仿射变换（
Sealrecognition
- 1、编制程序显示印章图像（24位真彩色位图）； 2、读出位图中每一像素点的（R，G，B）样本值； 3、以RGB其中某两个（或三个）为坐标，取一定数量的图像点为分析样本，分析其坐标系中的分布； 4、采用本章学习的方法找到分类判别函数，对这些样本进行分类；（要求首先将印章与底纹区分，如有可能将印章、底纹、签字区分） 5、将分类后的结果标记到原始图像上，检查其效果。 -1, the preparation procedures showed that the seal image
DigitalImageProcessing2
- 视觉基础 2.1 人眼与亮度视觉 2.2 颜色视觉 成像基础 2.3 成像模型与成像变换 2.4 图像数字化 图像基础 2.5 图像像素间关系 2.6 算术和逻辑运算 2.7 坐标变换 2.8 图像代数 -The basis of 2.1 visual brightness the human eye and visual color of the visual imaging 2.2 imaging model based on 2.
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
Citydreamsnow
- 我需要图像处理，这将是实现二维图像的三维显示，这样写的代码，期待与有兴趣的读者分享。首先，以获取图像BMP图像文件，另一个是从剪贴板。的MFC代码库函数调用的OpenGL实现三维二维图像显示，图像宽度，高度和像素亮度的三维空间，分别为，第十坐标， Y坐标。-I need to image processing, it would be the realization of two-dimensional images of three-dimensional display, so write
GetGray
- 返回指定坐标像素的灰度级 改变图像大小 索引图像转化灰度图形 图像的阙值变换 平移图像-Return to the specified coordinates the pixel grayscale image size change index images into the gray image que value transform the translation of the image
finding_the_co_ordinate_values
- 确定RGB彩色图像的像素点的坐标值。有时候需要比较图像特定区域在处理前后的特征，这时候必须计算区域边界坐标；Matlab本身有这个计算灰度图像坐标的函数。-finding co ordinate values of RGB imagas well as the gray level image.... n finding some other relevent information
FindCornerSubPix
- 寻找图像的像素级角点和亚像素级角点 并将其坐标输出到txt文件-Looking image pixel Corner and the corner of the sub-pixel level and coordinate output to txt file
transfer
- 根据逆透视变换原理从交通参数中提取交通参数，可以根据图像的像素坐标计算实际路面的距离，计算车辆的位移，速度等参数-Extract traffic parameters from the traffic parameters according to the principle of inverse perspective transformation, the actual road distance can be calculated according to the coordinates
Get-Pixel
- OpenCV显示鼠标点击处的坐标及对应的图像的像素值-OpenCV display coordinates and the corresponding pixel values of the image at a mouse click
Screen-saver
- 设计一个屏幕保护程序，对其编译，仿真，下载。 屏幕保护程序具体要求如下： 1. 使用ISE附件中的CORE Generator在块RAM/ROM中存储一幅图像数据，将此模块作为屏幕保护程序的一部分，存储屏幕保护程序中所用的图像。 2. 当启动程序或者按下btn[3]时，图像显示在其初始位置（C1，R1）处，（C1，R1）为图像左上角像素点初始位置。这里，我们设置的初始位置即为左上角坐标（0,0）处。 3. 按下btn[0]，图像按照设定方式产生动态效果。我们的实验中设计的是按下
MregCalculate
- 这个函数执行输入的注册图像通过寻找最佳的转换 它们在全球像素坐标系位置。函数优化匹配的重叠区域 每个图像和参考图像之间,然后计算转换需要实现这一目标 匹配。一旦变换将图像映射到参考图像的像素坐标系统 计算,转换,这样它将图像映射到全局像素坐标系统。-This function performs the registration of the input images by finding the transformations that optimally position
MregTransformCoordinate
- 这个函数将一双下面两个坐标系之间的坐标:全球像素坐标系统, 任何注册图像的像素坐标系统,马赛克的坐标系统。-This function converts a pair of coordinates between two of the following coordinate systems: the global pixel coordinate system, any registered image s pixel coordinate system, and the mosaic
thin
- 对灰度图像进行骨架提取，得出骨架走向和骨架像素坐标。(The skeleton of gray image is extracted, and the skeleton direction and skeleton pixel coordinates are obtained.)
视频匹配
- 连续采集图像和对物体进行跟踪，并输出物体的像素坐标(Continuous image acquisition and tracking of objects, and output pixel coordinates of the object)
matlab.thresholding-master
- 在计算机视觉中，图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割；也就是说，将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值，而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值，而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地，阈值处理从灰度图像开始，并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中，我们开发了一种自适应阈值算法，并将其与更简单的算法进行了比较。 此外，我们还开发了