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SIFTkey
- 由于只是利用图像的灰度信息，sl 算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体：针对这一问题，提出了一种基于彩 色的SIFT特征点提取算法，并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响?这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点， 但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算：实验结果证明了该算法的有效性。-Abstract：Because only the gray scale information is utilized．the SIFT metho
color
- 提取图像特征RGB 先由HSV转化为RGB 其中还需要自己定义颜色各对应值-Get the RGB of the picture
jiyuSIFTtezhengpipeidejiankongtuxiangzidongpinjie.
- 针对不同摄像头的监控图像 ,提出了一种优化的 SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面 ,通过高速提取 SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配 ,利用改进 RANS AC算法去除错配 ,从而确定待拼接图像 之间的变换参数 在图像融合方面 ,有效消除了颜色和光照差异 ,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、 形变大、 有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。-Monitoring for different camera images, a SIFT f
chepaidingweiyanjiu
- 本文是在以往的车牌分割算法的基础上着重介绍了一种车牌识别技术中的 字符分割算法，以及针对一种已有的字符识别算法的改进性研究。 车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌 信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。 它以计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术为基础，建立运动车辆的特征模 型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等，并着重解决高速车辆图像的获取及 清晰度问题 本章是本文的绪论部分，主要介绍了车牌识别技术的应用
colorMoment
- 在图像识别的时候用到的颜色矩特征的提取算法 是用C++实现的-Color moment feature extraction algorithm is used when the image recognition using C++
zhifangtujiansuo
- 基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，简称CBIR）技术被提出。这一技术的出现提高了图像检索的准确性，它通过提取图像本身的内在客观特征如颜色、纹理、形状、布局等关系，并比较这些视觉特征间的相似性，自动搜索出符合用户要求的图像。-Content-based image retrieval (Content-based Image Retrieval, referred to as CBIR) techniques have been proposed. T
CVMpic1
- 绝对自己编写的可用的CVM程序。类似SVM，可以以文件夹为目标提取整个文件夹内图像特征（对应特征为颜色直方图），然后用分类器分类-Absolutely have written procedures available CVM. Similar SVM, can extract image features the entire file folder to folder as the target (corresponding feature is the color histogram),
chepaishibie
- 车牌提取：利用车牌的颜色、面积、长宽以及宽高比等特征对车牌区域进行提取，其中主要用到了二值图像的开闭运算技术。实验用的车牌均为白字蓝底，因此可以先找到图像中的蓝色区域，生成一张蓝色区域识别二值图，若判定为蓝色，值为1，若判定为非蓝色，值为0。利用开闭运算，对图像做预处理，然后再利用车牌的其他物理特征对车牌区域作进一步的识别。-Plate Extraction: Using color plates, area, length and width and aspect ratio and othe
License-Plate-Recognition
- 首先对图像直方图均衡化，并去除噪声，然后提取颜色、结构、纹理等特征，对车牌进行识别-License Plate Recognition
sift-and-rgb2lab
- SIFT特征和RGB、Lab颜色空间，提取图像的SIFT特征，和RGB、Lab颜色空间向量-SIFT and RGB, Lab color space, image SIFT feature extraction, and RGB, Lab color space vector
Q
- 本文以室内、外不同空间的人数统计为背景，研究基于图像的人员计数技术，对某时段内进出摄像机视野中指定区域的人数，或指定区域内在景人数进行统计。主要研究内容有以下几点： （1）人员计数方案论证：本文分析对比了不同人员计数算法，研究分析了基于像素、 基于Hough变换的人员计数算法的优缺点。 （2）基于像素统计的人员计数系统实现：①分别采用近似中值背景模型和高斯混合背景模型提取前景图像；②采用基于HSV颜色空间变换的方法对前景中的阴影进行抑制；③用前景像素数除以人数得到一个人的像素平均值，
two
- ：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提 出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
FeaturExtractionCode
- 提取自然图像的区域特征，先是对图像进行下采样进行降维，然后彩色图像三通道对每一个通道进行提取颜色信息。-The regional feature of the natural image is extracted, and the image is down-sampled, and then the color image is extracted for each channel.
colorju
- 对图像进行颜色空间转换，提取出图像的3个颜色矩特征。-hu features
colormap
- 对图像进行预处理，提取图像的颜色相关图特征。-color corremap features
火焰识别代写
- 此代码用于识别图片中火焰,整体思路为通过对图像的颜色处理找出图中感兴趣区域(可能为火焰的区域)及其 轮廓, 再提取轮廓的几何特征判断是否为火焰(This code is used to identify the flame in the picture. The overall idea is to find out the area of interest (possibly the area of flame) and its contour in the picture through c