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- 堆和栈的区别 一、预备知识—程序的内存分配 一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分 1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。 2、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表，呵呵。 3、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在
1-44
- C语言精彩百例第1－44例 实例1 数据类型转换 实例2 转义字符 实例3 关系和逻辑运算 实例4 自增自减 实例5 普通位运算 实例6 位移运算 实例7 字符译码 实例8 指针操作符 实例9 if判断语句 实例10 else-if语句 实例11 嵌套if语句 实例12 switch语句 实例13 for语句 实例14 while语句 实例15 do-while语句 实例16 break和continue语句 实例17 exit
一个非常好用的Autocad工具集
- ********************************************************* * AyungerStudio AutoCAD-Tools 更新日期: 2010.02.01 * ********************************************************* 这是本人近年来独自开发的一个AutoCAD修改工具集合，现与各位共享，主要包括： 1、 绘制类： 箭头、示坡线、锥坡线、剖断线、垂线、切线、等高线加
matlab图像处理软件
- 可以直接使用，系统完成的基本功能大致如下： 1.能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作； 2.数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等； 3.数字图像的增强处理功能： （1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等） （2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。
Bnormalizatioi
- 图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将2566个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。 已通过测试。 -Binary image processing is about the point grayscale image is set to 0 or 255, that is, speaking to the entire image showing a clear black and
matlab-code
- 应用Matlab工具箱演示对比度增强，局部平滑，中值滤波，小波工具，边缘检测，图像二值化，Hough变换直线提取，灰度阈值分割，四叉树分裂合并法等，并完成这些处理程序的GUI集成。-Application the Matlab toolbox Demo contrast enhanced local smoothing, median filtering, wavelet tools, edge detection, image value, Hough transform line extra
ISP_CarIdentify
- 图像处理在车牌图像预处理中的应用 灰度化 车牌图像灰度化 直方图均衡化 灰度拉伸 二值化 全局阈值法和局部阈值法 适用于车牌的二值化方法 边缘检测 图像梯度 几种常见的边缘检测算子 适用于车牌的边缘检测算子 -Image processing in the
ezh
- 一种基于全局均值和局部方差的图像二值化方法-Based on the global mean and local variance image binarization
OpenCV--local-adaptive-
- OpenCV基于局部自适应阈值的图像二值化 -OpenCV based on local adaptive threshold binarization
H_th
- 自已编写的求二值化阈值的函数.用5*5模板求局部灰值的平方各,然后求3*3邻域内的灰度熵,通过求熵的最大值对应的灰度值,来求阈值.-Prepared for their own binary threshold function. 5* 5 template partial gray value for each square, and then for 3* 3 gray neighborhood entropy, by seeking the maximum entropy of the g
dingwei
- 在人脸局部图像中定位嘴的中心。MATLAB环境代码，配有实验用图。具体步骤：对输入图像进行二值化处理-标注二值图像中的连通分量-找出最大的连通分量-计算最大联通分量中心。《精通Matlab数字图像处理与识别》-The face part image is positioned in the center of the mouth. MATLAB environment code, with experimental Fig. Specific steps: input image binariz
Untitled5
- niblack二值化，局部阈值分割对图像进行二值化-niblack Binarization
FASTaORB
- FASTOPENCV代码 & ORB 代码 描述子 用于图像局部不变特征提取，二值化描述子，快速特征点检测-FAST DETECTOR & ORB DEscr iptOR
REGIONGROW
- 图像像素聚类算法，可用于图像分割，效果还行。在图像分割中全局二值化局部聚类非常好的方法。-Image pixel clustering algorithm, can be used for image segmentation, the effect is okay.
ZaoShengXiaoChuDib
- 图像降噪处理：固定阈值法进行二值化、对二值图像的黑白点噪声消除、对二值图像进行消除孤立黑像素点、均值滤波处理、超限邻域平均法、n*n均值滤波处理、n*n中值滤波处理、十字型中值滤波、N*N最大值滤波、随机噪声处理、进行椒盐噪声处理、局部平均化处理。-Image noise reduction: fixed threshold binarization method for binary images in black and white spot noise elimination, the e
LBP
- 使用局部二值模式（LBP）对图像进行特征提取，主要有4种模式：一般，统一，旋转不变和统一旋转不变。另外，还能对处理后的图像可视化。-Use Local Binary Pattern (LBP) for image feature extraction, there are four modes: Normal, unity, unity rotation invariant and rotation invariant. In addition, also on the processed im
bi-image
- 图像二值化matlab程序源代码。实现局部变量与全局变量的图形灰度分割。-Binarization matlab program source code. Achieve local variables and global variables grayscale graphics division.
JSONView-for-Chrome-master
- jsonview 图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。 将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。 图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。(jsonview The two value of the image is to set the gray value of the pixel on the image
jqsj
- 二值化图像就是将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征。(Binary image is the 256 brightness levels of grayscale images obtained by the appropriate threshold selected still can reflect the overall image and local features.)
Digital Image Processing
- 1.RAW格式转换为BMP格式 2.灰度线性拉伸 3.局部处理 4.几何处理 5.二值化 6.模板匹配 7.影像融合(1.RAW format converted to BMP format 2. grayscale linear stretch 3. local processing 4. geometric processing 5. binaryzation 6. template matching 7. image fusion)