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adaptive
- 基于opencv的自适应阈值法,应用时必须先装有opencv库。-adaptive threshold method based on Opencv library
binary_image
- this code for creat binary image from threshold function in openCV library
threshold
- threshold using Visual C ++ with OpenCv Library
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）
AirportDection
- 机场检测中的模糊算法图像增强和基于ostu的阈值分割，用了opencv-Airport detection and fuzzy algorithm image enhancement and based threshold ostu segmentation, used the opencv
Opencv
- 关于汽车车道线的图像二值化的阈值分析，程序很成功。-Image binarization threshold analysis, the program is very successful.
opencv-video-threshold
- opencv 以如下的命令行格式运行，test.exe 输入视频文件名 二值化阈值 输出视频文件名 代码在main.cpp中-opencv to run the following command line format, test.exe input video file name binarization threshold output video file name in the code in main.cpp
adaptThresh
- 使用opencv对图像进行阈值化处理，实现单一阈值（全局阈值）与自适应阈值的比较-Using opencv image thresholding processing, a single threshold (global threshold) compared with Adaptive Threshold
CannyTest
- 使用opencv库，通过调节阀值，来实现图片的轮廓提取(Using OpenCV library, through adjusting the threshold, to achieve the image contour extraction)
ksw_entropy_opencv
- ksw entropy threshold
WeChat_jump
- 电脑模拟按键实现微信跳一跳自动跳跃。首先就是在上传的autojump.png图片上进行模板匹配，匹配出小人，并计算小人的坐标；如上图所示，框出来的用红色箭头所指即为小人的坐标！ 然后就是通过Canny()函数进行图像的边缘检测，这里使用的阈值为5，10基本可以检测出所有边缘信息(Computer simulation keys to achieve WeChat jump one jump automatically. First of all, template matching is per
carOpencv3.2
- 这个只是单纯的 通过对阀值还有 形态学滤波 +轮廓查找 筛选 的方式 对车牌进行 识别，特别是形态学滤波 对车牌的识别结果影响很大，这个只是找车牌的一种 普通方法，但对于初学 图像处理的图像来说 可以通过该项目去熟悉 图像处理的一般步骤 还有熟悉一些简单的图像处理方法。(This is simply based on the threshold and morphological filtering and contour search screening way on the license