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Advanced_fingerprint_analysis
- 一个很不错的指纹分析算法源代码，可以从采集的指纹图片中进行二次黑白化，平滑图像处理。可以对指纹图像特征信息提取，比对，以轮廓显示以及色彩覆膜特显等技术算法。主要的分析速度很快，值得学习的算法。用在指纹信息处理中比较不错。-A very good source of fingerprint analysis algorithm, the fingerprint from the collected black and white picture of a second, smooth image
Fingerprint
- 一个很不错的指纹分析算法源代码，可以从采集的指纹图片中进行二次黑白化，平滑图像处理。可以对指纹图像特征信息提取，比对，以轮廓显示以及色彩覆膜特显等技术算法。主要的分析速度很快，值得学习的算法。要在指纹信息处理中比较不错，本站隆重推荐。-A very good algorithm for fingerprint analysis of the source code, a fingerprint image from the collection of black and white of a s
contourlet
- Contourlet变换是一种新的图像二维表示方法，具有多分辨率、局部定位、多方向性、近邻界采样和各向异性等性质，其基函数分布于多尺度、多方向上，少量系数即可有效地捕捉图像中的边缘轮廓，而边缘轮廓正是自然图像中的主要特征。-Contourlet image transformation is a new two-dimensional representation, with multi-resolution, local orientation, multi-directional, neig
image-retrieval-technology-research
- 基于内容的图像检索技术的关键在于特征提取，是利用图像的颜色、形状、纹理、轮廓、对象的空间关系等客观独立的存在于图像中的基本视觉特征作为图像的索引，计算查询图像和目标图像的相似距离，按相似度匹配进行检索。综合国内外研究现状，可将基于内容的图像检索技术分为如下几种类型:基于颜色特征的检索、基于纹理特征的检索、基于形状及区域的检索、基于空间约束关系的检索。-Based on comparing various affine invariant regional basis, selection of
NSCTTDPCACYCLEMODULElocalnoSIGN
- 非降采样轮廓波与二维主成分分析采用循环模式计算无符号局部特征-nonsubsambled contourlet transform and two dimensional principle component analysis cycle module calculation no sign local feature
smth-and-sharpen
- 图像锐化：梯度算子、Roberts算子、Sobel算子边缘检测处理和Laplace算子边缘增强处理，使图像的某些特征(如边缘、轮廓等)得以进一步的增强及突出。 图像平滑主要目的是减少噪声对图像的影响。平滑线性滤波和中值滤波两种。-Image Sharpening: gradient operator, Roberts operator, Sobel operator edge detection processing, and the Laplace operator edge enhanc
EdgeContour
- 图像形状特征和结构分析，提取图像的边缘和轮廓。-Image shape characteristics and structure analysis , extract image edges and outline
renl
- 实现了利用数字图像模式识别技术实现对人脸的自动检测与特征定位。包括有脸相似度计算、人脸轮廓提取、人脸定位、脸内轮廓提取、眼睛定位、鼻子定位和嘴定位等部分。-Achieved using digital image pattern recognition technology to the automatic human face detection and feature location. Include face similarity calculation, face contour ex
pca
- 自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。 （1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。 （2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。 （3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确
Thinit
- 一个很不错的指纹分析算法源代码，可以从采集的指纹图片中进行二次黑白化，平滑图像处理。可以对指纹图像特征信息提取，比对，以轮廓显示以及色彩覆膜特显等技术算法。主要的分析速度很快，值得学习的算法。要在指纹信息处理中比较不错，本站隆重推荐。-A very good fingerprint analysis algorithm source code, from the collection of fingerprint images, the second black and white, smoot
Active-contour-3-d-image
- 对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓-To a high noise and low contrast 3 d image recognition and segmentation algorithm was studied. Based on the active contour model, with Gabor t
Contour-extraction
- 轮廓提取的目的就是获得图像的外部特征,是进行图像分析的有用手段之一.二值图像轮廓提取的算法非常简单,就是掏空内部点:如果原图中有一点为黑,且它的8个相临点都是黑色时,则将该黑点删掉-Contour extraction is to obtain the purpose of the external characteristics of the image, is useful for image analysis means of the binary image contour extrac
asmlibrary-5.0
- ASM（Active Shape Model，主动形状模型），是一种基于统计模型的图像搜索方法。它的优点是能根据训练数据对参数的调整加以限制，从而将形状的改变限制在一个合理的范围。ASM方法首先针对特定目标建立形状模型并采用一系列特征点来描述，称为点分布模型（PDM）；然后对形状模型中的每个特征点建立特征点附近的灰度模型；ASM方法利用灰度模型在目标图像中搜索特征点的最佳位置，同时根据搜索结果调整形状模型的参数，最终使模型匹配到目标的轮廓上。-ASM (Active Shape Model, a
water_cheti
- 8.4 水域分割 水域分割，又称watershed变换，是模仿地形图浸没过程的一种形态学分割算法，其本质是利用图像的区域特征来分割图像的，它将边缘检测与区域成长的优点结合起来，能够得到单像素的，连通的，封闭的，并且位置准确的轮廓。因此是应用比较广泛的一种图像分割算法。 -Image Watershed Segmentation This is the implementation of the algorithm based on immersion model.
5
- 本文提出一种通过实时调整目标特征权值来进行背景自适应跟踪的算法。首先，定义了一种综合特征集合用以描述目标的颜色和局部轮廓。其次，提出了在滤波框架中对目标特征进行评估的算法，从而使得具有强区分能力的特征占有较大的权值，进而使其能够在跟踪过程起到较大的作用。采用传统的Kalman 滤波和粒子滤波对所提出的算法进行了验证。-In this paper, we propose a new adaptive visual object tracking method based on online f
Skeleton-pruning
- 这是谷歌特征点提取，可以提取到图像的轮廓，特征点及内部的纹理线，共同描述一幅图像-This is Google feature point extraction, can be extracted into the outline of the image, the texture of the feature points and the internal lines, common to describe an image
Corners
- 首先，请检查/样品在你的OpenCV的分布/ C/ squares.c的。这个例子提供了一个方形的检测，如何检测角落类似的功能，它应该是一个不错的开始。然后，一起来看看在OpenCV的功能，导向功能，如cvCornerHarris（）和cvGoodFeaturesToTrack（）。 上述方法可以返回许多角落类似的功能 - 最不会“真正的角落”你正在寻找。在我的应用程序，我只好检测，旋转或倾斜的广场（透视）。我的检测流水线包括： 从RGB转换为灰度级（cvCvtColor）
Feature-extraction
- 本代码包括图像预处理，去噪二值化，轮廓提取等还有图像特征提取主要是形态特征和7个不变矩。基本上不需要改动，可行性非常好。-This code includes the image preprocessing, denoising binarization, contour extraction image feature extraction to main morphological characteristics and seven invariant moments. Basically
Analysis-on-Moving-Object
- 计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人 工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通 等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类, 研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉 跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
FaceDetection
- 图像预处理包括图像平滑、图像分割、二值化、图像形态学处理和轮廓提取。轮廓提取是使用八邻域边界跟踪算法。在手势的特征提取部分，使用边界傅立叶描绘子的手势特征提取算法。针对手势的识别，采用了基于 BP 神经网络的识别方法-Image pre-processing, including image smoothing, image segmentation, binarization, morphological image processing and contour extraction.