搜索资源列表
tuxiangchuli
- 这是我用VB作的数字图像处理的程序，能够实现，图片的显示，显示直方图，图像分割，中值滤波。
ISsource
- 图像分割中“Intelligent Scissors”的源码，也成为Livewire,效果不错，可直接运行
ITKSNAP
- 医学图像处理软件。含很多有用的控件，能做3D图像分割。
Dsplit
- 该程序介绍了图像分割和边缘提取的相应程序的源代码，其中每个部分又有不同的方法实现其功能。界面简洁，方便易用。
ReadBmp
- bmp 图像分割成效的图标。并且分别存储到文件。
SOM
- som算法 组织神经网络用于图像分割matlab实现
最大流最小割
- 图割算法，最大流最小割，用于图像分割。
Kmenas图像分割
- 这是一个KEMANS软件的下载代码
matlab编写的meanshift算法
- 这个是meanshift算法的和函数，已经其用于图像的平滑和分割的程序
openCV图像处理，内含边缘检测
- openCV图像处理，内含边缘检测、边缘分割、区域增长、高斯噪声、椒盐噪声消除以及自适应中值滤波函数的实现-openCV image processing, includes edge detection, edge segmentation, region growing, Gaussian noise, salt and pepper noise cancellation and adaptive median filter function implementation
DicomDisplayMDI.rar
- 自己根据DICOM 协议写的dicom文件读取程序，程序包括DICOM文件读取，图像分割，三维重建，边缘检测的功能 ,Their written agreement in accordance with DICOM file read dicom procedures, including procedures to read DICOM files, image segmentation, three-dimensional reconstruction, edge detection fun
rice.rar
- 一个检测米粒的小程序，主要用到图像分割算法，需要加载opencv库才能使用,A detection of a small grain of rice programs, mainly used in image segmentation algorithms need to load in order to use opencv library
pyramid_segmentation.rar
- 此代码可以在Visual C++和OpenCV开发环境下，采用金字塔方法进行图像分割,This code can be Visual C++ And OpenCV development environment, using the pyramid method of image segmentation
VC编程实现一些数字图像处理
- VC编程实现一些数字图像处理，如阈值分割、投影检测、差影检测、模板匹配,VC programming to achieve a number of digital image processing, such as threshold segmentation, projection detection, poor shadow detection, template matching
LaneDetectionAlgorithmsedonaHyperbol
- 这是一个基于抛物线模型的车道线检测算法模型方法，并详细介绍了车道线分离警告系统的设计步骤。-This is a model based on the parabolic model for lane-line detection algorithm method, and details of the lane line separating warning system design steps.
snake_VC++_win32
- 图像分割常用的主动轮廓模型中的一个经典算法——贪心算法的win32源码，使用VC++实现-Image segmentation of the active contour model commonly used in a classic algorithms- greedy algorithm win32 source, use VC++ Achieve
digital
- 用VC++实现印刷体数字的自动识别，首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－
chap1_4
- 图像的加权，图像的平滑，图像的阈值分割，尺度变换，图像的校正-Deal with image noise, image weighting, image smoothing, image threshold segmentation, scale transform, image correction