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ssim
- SSIM是一种对比图像相似度度量的算法，算出的SSIM指标在-1，1区间，等于1时两张图片一模一样。-SSIM is a contrast image similarity measure algorithm calculates the SSIM index in 1,1 interval is equal to 1 two pictures exactly the same.
Image-retrieval-system
- 本软件的开发是为实现用户上传一张图片后，从已有的数据库里查找出相似的图片反馈-The software development is to achieve the user upload a picture, the existing to find out the similar picture feedback
KChart
- 能够识别股票图片的相似度，根据相似度来选出长得最像的图片-Similarity can identify stock pictures, according to the similarity to elect looks most like the picture
VISUAL-Tracking
- 基于局部敏感直方图，用同一特征值，对具有不同特征的图片进行处理，从而得到相似的结果。-Based on local histogram sensitive, with the same characteristic value of image processing having different characteristics, so as to obtain similar results.
Vc-P-P-image-stitching-program
- VC++ 图像拼接程序，此程序实现类似全景拍摄照片,将满足一定相似比例的两张图片进行拼接.-Vc++ image stitching program, this program to achieve similar panoramic photos, will meet a certain proportional similarity of two images for Mosaic.
源代码
- Matlab中实现SSIM算法，选取合适图片添加不同噪声，然后用三种去噪算法分别对添加噪声后的图片进行去噪，用SSIM图像相似度指标分析不同去噪算法对不同噪声的去除效果。(SSIM algorithm to achieve the Matlab, select the appropriate image with different noise, and then used to add noise after image denoising respectively three denoisi
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图
msssim
- 图像质量评价代码，用于评估两副图片的相似度(Image quality evaluation)
vs
- 数字图像处理基础，显示图片并进行图片的相似度等对比(Fundamentals of digital image processing)
NCC多目标匹配
- 这是利用NCC目标匹配写的一个halcon小程序。自己选择ROI，然后根据ROI逐一地匹配图片中的相似物体。识别率很高，目标物体可以有一定的变形(This is a halcon applet written using NCC target matching. Choose ROI yourself, and then match the similar objects in the image one by one according to the ROI. Recognition rate
Relative_error_
- 用来比较两张图片的相似程度的MATLAB程序(A MATLAB program used to compare the similarity between two pictures)
find people
- visual studio 2015平台上实现，摄像头识别人脸位置，并且与库中图片对比，识别人脸相似度。(On the visual studio 2015 platform, the camera recognise the face position and compare with the picture in the library to identify face similarity.)
matlab表情识别
- Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。 结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
cos similar
- 把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。(The image is represented as a vector, and the cosine distance between the vectors is calculated to represent the similarity of the two images.)
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