搜索资源列表
csift关键点检测与匹配
- 一种改进的颜色的尺度不变特征变换（CSIFT算法）,结合颜色特征与稽核特征，针对特定场景，实现目标的关键点检测与匹配
TCS3200P12864
- TCS3200颜色检测+12864液晶显示-TCS3200 color+12864 LCD display
Machine-vision-analysis
- 硕士论文，基于机器视觉苹果检测算法的研究。主要内容包括：1、国内外研究现状及进展 2、苹果图像采集与处理 3、苹果大小与形状检测 4、粒子群优化的BP神经网络苹果颜色检测算法 5、遗传算法优化BP神经网络苹果缺陷检测算法 6、苹果检测系统的软件、硬件及界面设计-Research on Apple detection algorithm based on machine vision. The main contents include: 1, the domestic and foreign r
detect_color
- 实时检测某一颜色，基于hsv颜色空间，并返回其中心坐标。（取色块最大者），有效避免灯光颜色检测错误。-Real-time detection of a color based on the color space hsv
vedio
- 目标检测与识别 1. 颜色检测 采集大量敌方机器人的图片数据，并进行训练，得到对方机器人的颜色区间， 并以此为阈值对整幅图像进行颜色检测，找到疑似敌方机器人的区域，量化 成二值图。 2. 滤除噪声点 对得到的二值图像进行开运算处理，滤除颜色检测结果中的噪声点。 3. 连通区域检测 对图像中的疑似区域进行连通区域检测，计算出每个疑似区域的外部轮廓， 用矩形近似表示。 4. 连通区域合并 根据连通区域之间的距离和颜色相似性，将距离接近且相似性高的连通区域
第1章
- 不同颜色空间下的人脸图像分割，彩色图像处理中有许多彩色空间坐标系，最常见的是RGB空间。其余的还有HSV空间、YCrCb空间、YIQ空间和YUV空间等，这些都可以从RGB空间转换而来。在大多数情况下，图像信息是以RGB的颜色体系保存，然而在人脸肤色分析中，由于RGB颜色的R、G、B三个颜色分量都包含亮度信息，存在极强的相关性，一般不适合肤色处理。所以一般情况下在进行肤色区域检测之前，要将RGB颜色体系转换到其他颜色体系中，而不直接利用RGB彩色空间。(There are many color s
红色+颜色传感器+资料
- TCS3200 RGB颜色采集，可用于检测LED等颜色(TCS3200 RGB color acquisition, can be used to detect LED and other colors)
颜色识别 运动检测
- 本程序主要使到了OpenCV的特征训练库和最基本的图像处理的知识，包括肤色检测等等。 废话不多，先看一下基本的界面设计，以及主要功能：(This procedure mainly to the OpenCV features, training libraries and the most basic knowledge of image processing, including skin color detection and so on.)
GY-33颜色传感器
- 适合与多平台直接通讯连接的颜色传感器代码，适合arduino，STM32，PC，C51等控制系统。适合用于智能机器人、生产线产品检测、色度计等。(Suitable for multi platform direct communication connection color sensor code, suitable for Arduino, STM32, PC, C51 and other control systems. Suitable for intelligent robot, li
TCS230颜色传感器
- tcs230颜色传感器基于stm32的输入脉冲检测程序(TCS230 color sensor, STM32 based input pulse detection program)
75854079FindVanishingPoint
- 利用纹理特征检测非结构化道路消失点，利用消失点和颜色特征检测道路区域(Using texture features to detect unstructured road disappearance points, using exit points and color characteristics to detect road areas)
二值图像中拐点的实时检测算法
- 数字图像中的拐点通常成为重要的信息载体，因此准确、稳定和实时地检测出拐点便成为拐点检测算法面l临的主要问题，针对该问题，提出了一种新的二值图像中拐点的实时检测算法。该算法与传统基于边界链码的拐点检测算法不同，其是首先构建像素的k(k>8)邻域，并将图像中物体的边界表示为k邻域链码；然后根据曲率定义的差分形式计算各边界点处的曲率；最后通过检测曲率直方图的局部峰值精确定位出拐点，并利用拐角内部像素的颜色统计信息迅速判断出拐点的凸凹性。(The inflection point in the d
面积计算
- 根据检测图片的颜色占比，求混杂的荧光物质的比例(According to the color ratio of the detected image, the ratio of the mixed fluorescent substance was calculated)
17428703Find_Lips_in_YCbCr
- 通过高斯肤色模型的建立，分割出人脸区域，接着，结合人脸几何特性筛选出人脸区域，依据嘴巴的颜色同人肤色的其它部位相比较，有着明显的不同，从而建立嘴巴模型，找出了嘴巴的特征部位。(Based on the Gauss model of skin color segmentation, face region, and then combined with face geometric characteristics of selected face region, on the basis of o
Similarity detection
- 基于图像内容中的颜色和纹理特征能够实现对大量图片快速准确进行相似度检测(Based on the color and texture features of the image content, similarity detection can be carried out quickly and accurately for a large number of images)
肤色检测源码
- 用画笔工具在训练图像中拾取那些可能是肤色的像素，，并分别记录下这些像素在RGB和HSV颜色空间的颜色值，根据大量的样本值，确定肤色在两个颜色空间三通道的阈值，用所确定的阈值寻找测试图像中的肤色区域。一种简单的可视化这一过程的方法是将所有非肤色像素指定为黑色，肤色像素指定为白色。(Use the brush tool to pick up those may be the color pixels in the training images, and records the pixels in
XZX
- 全局低秩显著性检测算法首先根据自然图像前景目标和背景亮度、颜色的差异性重构出图像前景显著目标；然后利用低秩分解对图像中的非显著性区域进行抑制。(The global low-rank saliency detection algorithm first reconstructs the image foreground salient targets based on the difference between the natural image foreground target and t
基于视频的火焰检测
- 基于视频的火焰检测，逐帧截取视频，三帧差分法获取动态目标，通过颜色判别，以及火焰特征判别，检测并框出火焰区域。(Video based flame detection, video capture by frame by frame, three frame difference method to obtain dynamic targets, by color discrimination, and flame characteristics discrimination, detectio
红黑树检测
- 检测你输入的树是否为红黑树 红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。在二叉查找树强制一般要求以外，对于任何有效的红黑树我们增加了如下的额外要求: 性质1. 节点是红色或黑色。 性质2. 根节点是黑色。 性质3 每个叶节点（NIL节点，空节点）是黑色的。 性质4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点) 性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
fruit-recognition-master
- 运用了OpenCV、C++、水果识别、Qt界面、颜色识别、边缘检测、图像处理 ，能够实现对不同种类水果进行识别分类。(Using OpenCV, C++, fruit recognition, Qt interface, color recognition, edge detection, and image processing, it is possible to identify and classify different types of fruits.)