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image-processing-
- 这是个图像处理的源代码，是本人自己编写的，实现的功能如下： 锐化、边沿检测：套用模版。另外还有一个自定义模版，供用户自行设计模版运行，从而实现其他功能，如线检测。 浮雕：本像素减相邻像素，再加一个常数得到的。 直方图均衡化则套用步骤，根据课本步骤来编写。 提取轮廓：若该点为黑点，八邻域也为黑点，则就把该点变白。 阈值分割分为固定阈值分割（即二值化）和动态阈值分割（切割若干子图，求均值，该均值即子图的阈值）。 区域生长：把种子和4邻域的点分别比较，两者之差小于阈值，且该4邻
imageprocess
- 用matlab实现了各种采用的图像处理技术，边缘检测，直方图均衡，滤波器设计等-Using matlab to achieve a variety of image processing techniques used, edge detection, histogram equalization, filter design, etc.
Apple-feature-extraction
- 苹果特征提取，按照灰度化，直方图均衡化，中值滤波，边缘检测，特征提取的顺序来 特征提取中，取得“比例系数”时，选择一张横径图片，序号与之前选择图像的相同-Apple feature extraction, according to grayscale, histogram equalization, median filtering, edge detection, feature extraction feature extraction in order to obtain "
bianyuanfangxinagzhifangtu
- 本代码基于opencv2.2,使用时先将库文件加入输入链接。边缘方向直方图，在图像处理中经常会进行梯度操作得到方向角，此代码实现用直方图将方向角表示出来的功能。-The code is based on opencv2.2, use the first library file into the input link. Edge direction histogram, the image processing operations often get the direction of the
GIS
- 用vc编程实现对图像分析的基本操作，如直方图分析、图像增强、边缘检测、几何变换等。-Using vc programming for image analysis of the basic operations such as histogram analysis, image enhancement, edge detection, geometric transformation.
tuxiangchuli
- 1、编写图像格式转换程序。2、编写图像点处理程序。3、编写图像局部处理程序。还有：1、灰度图像中值滤波。2、图像几何处理。3、灰度图像边缘检测。4、图像二值化。5、直方图均衡。-1, the preparation of image format conversion process. 2, the preparation of the image point processing. 3, the preparation of local image processing. Are: 1, gr
whu_7-115-14828-7_2006_1
- 30个图像处理的VC++ 源代码，包括256色转灰度图,Hough变换,image_j1,PCA,Walsh变换,对比度拉伸,二值化变换,反色, 方块编码,傅立叶变换,高斯平滑,灰度均衡,均值滤波,拉普拉斯锐化（边缘检测）, 离散余弦变换,亮度增减,逆滤波处理,取对数,取指数,梯度锐化,图象处理,图像镜像, 图像平移,图像缩放,图像细化,图像旋转,维纳滤波处理,用Canny算子提取边缘,阈值变换,直方图均衡. -30 image processing VC++ source code, incl
image
- 绘制图像直方图、图像边缘检测、中值滤波、均值滤波的Matlab代码，注释详细，方便初学者学习图像处理的基本方法-Draw the image histogram, image edge detection, median filtering, mean filtering Matlab code, comments, detailed, easy for beginners to learn the basic methods of image processing
VCPP
- 彩色图像三通道获取及对应三通道直方图获取，并进行边缘检测-Image three-channel and histogram and edge detection
shuzitujiaocheng
- 1． 图像文件的格式； 2． 图像编程的基础-操作调色板； 3． 图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等； 4． 利用图像来美化界面； 5． 图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作； 6． 图像显示的各种特技效果； 7． 图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等
EOH
- 求解图像的边缘方向直方图，含有opencv，通过调试，简单易学-Solving the direction of the edge of the image histogram, containing opencv debug, easy to learn
wuhan1234567
- 图像处理直方图，边缘检测的代码，对初学者有重要帮助-Image processing histogram, edge detection code, for beginners who are important to help
bianyuanzhifangtu
- 边缘方向直方图 源码 以运行合适，有很大用处-Edge direction histogram source
MyPhotoShop
- 数字图像处理的作业，实现了几个简单的功能，像直方图均衡，线性变换，FFT，DCT，边缘检测-Digital image processing operations, a few simple functions, like the histogram equalization, linear transformation, FFT, DCT, edge detection
Digital-Image--MATLAB
- 自已的作业，编写一个基于GUI的图像处理程序/软件，实现功能有打开图像，直方图、直方图匹配、二值化，边界检测，旋转、放大、缩小、图像卷绕开闭处理等-Own work, write a GUI-based image processing program/software to achieve the functionality to open image, histogram, histogram matching, binarization, edge detection, rotation,
Digital-iamge_MFC
- 运用C实现了数字图像的一些基本算法，包括canny edge detection,阈值变换，维纳滤波，直方图均衡，图像细化，旋转，图像配准，图像分割kmeans, isodata, fuzzy c means, fuzzy clustering, mrf image seg, 图像浏览，road svm using matlab, snakes matlab, anistropic gaussian filter-Canny edge detection, threshold transform
digital-image-processing-algorithms
- 数字图像处理的一般算法，灰度直方图，边缘检测及图像分割-General algorithm for digital image processing, histogram, edge detection and image segmentation
RF5_ICC
- 基于dsp的RF5框架的搭建，完成多任务处理，对视频进行边缘检测和直方图均衡化处理-Based on the dsp the RF5 framework of structures, to multi-task processing, edge detection and histogram equalization processing on the video
DIGITAL_SIGNAL_PROGRAMS
- 数字信号处理课程实验代码，包括边沿检测、二值化、直方图均衡化等功能。-The image processing course experimental code, including features such as edge detection, thresholding, histogram equalization.
hog1
- Histogram of Oriented Gradients (HOG) are feature descr iptors used in computer vision and image processing for the purpose of object detection. The technique counts occurrences of gradient orientation in localized portions of an image. This method i