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CardRecognization
- 车牌识别系统 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。
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- 车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一
Laplacian_sharpening(edge_detection)
- 这是一个用C++编译的程序，用于实现拉普拉斯锐化（边缘检测），以供大家学习交流之用。-This is a C++ compiler with the procedures for implementation Laplacian sharpening [edge detection] for the exchange of U.S. study purposes.
Face_Detection_System
- 人脸检测系统,眼部定位,嘴部定位,与大家分享-Human Face Detection system, eye position, mouth position, with the U.S. share
gaborga
- 无意中下载的一个源码程序，是关于人脸检测方面的，自己用不着，看大家是否有用的着的分享一下-Inadvertently download a source process, are about aspects of the Human Face Detection, their need to see the usefulness of the U.S. share of
hausdorff
- 摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点 集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进 行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本 方法可以全自动完成人脸匹配， 应
Corner0
- i use qt to do corner by opencv,that u can load an image then to find the corner.-qt 下用 Opencv 做角点检测
hyperFcls
- 高光谱图像全限制最小二乘目标检测方法，用于已知目标和背景光谱信息的情况-HYPERFCLS Performs fully constrained least squares on pixels of M. hyperFcls performs fully constrained least squares of each pixel in M using the endmember signatures of U. Fully constrained least squares
453345486pthread
- 这是一个嵌入式linux下的多线程代码，能通过交叉编译运行-关闭翻译英语中文德语检测语言中文(简体)英语日语翻译文字或网页这是一个嵌入式linux下的串口驱动代码，能通过交叉编译运行请键入文字或网站地址，或者上传文档。取消Zhè shì yīgè qiànrù shì linux xià de chuànkǒu qūdòng dàimǎ, néng tōngguò jiāochā biānyì yùnxíngThis is the code for an embedded linux seria
Unet
- UNet最早发表在2015的MICCAI上，短短3年，引用量目前已经达到了4070，足以见得其影响力。而后成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline，也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。而如今在自然影像理解方面，也有越来越多的语义分割和目标检测SOTA模型开始关注和使用U型结构，比如语义分割Discriminative Feature Network(DFN)(CVPR2018)，目标检测Feature Pyramid Networks for Object Detection(FP