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surf
- SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integral image的概念，这大大加快了程序的运行时间。-SURF (Speeded Up Robust Feature) is a robust local feature detector,
var-select
- 变量选择是图像处理以及红外处理的一种重要的信息提取方法，本文针对变异系数来选择波长来达到信息提取的目的-Variable selection is an important image processing and infrared treatment method of information extraction based on coefficient of variation to choose wavelength to achieve the goal of information
79207018shuxuexingtaixue
- 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，给出利用数学形态学对图像处理的一些运算。 -Corrosion and expansion is the most basic mathematical morphology transformation, the application of mathematical morphology is almost covered all areas of the image processing, is g
Compass-feature-image-matching
- 这是一篇关于特征检测与匹配的文章，并且我附上自己的总结，文中不仅对目前为止所有的特征提取的发展历程及优缺点做了一个大致的总结，还提出一种新的特征匹配方法，值得学习图像处理的同学来进行相应的研究-This is an article about the feature detection and matching of the article and I attach a summary of his, in this paper not only of so far all the featur
Image-processingppt
- 上传了博导的算法课的PPT，由浅入深的讲述的图像处理主要算法的原理，包括分布式计算，边缘检测，hough变换等，并附上主要算法的示例程序，是学习很好的材料-Upload a Ph.D., class of algorithms PPT, deep about the image processing algorithm is mainly the principle, including distributed computing, edge detection, Hough transform
Fsim-a-feature-similarity-index
- 图像质量评价领域的很有用的一篇经典文献，里面有文章源代码下载地址。-Image quality uation in the field of a very useful classical literature, there are articles Source Codes address.
image-based-pavement-crack-detection
- 基于图像的路面破损提取 河北工业大学硕士学位论文-image based pavement crack detection
FEGAPSO
- 一种结合遗传算法和粒子群优化算法的高光谱图像分类方法。-Feature Selection Based on Hybridization of Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization
C12333
- C#数字图像处理算法典型实例，值得一试，值得下载-C# digital image processing algorithms typical examples, it is worth a try, it is worth downloading
关于人工智能在数据质量管理中的应用
- 说实在的，这个概念有些过于高大上，从大的方面包括、、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析;机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做，什么都能迎合的上。
CMOS传感器
- IMX377CQT为对角7.81mm（1/2.3型）CMOS图像传感器，具有彩色方形像素阵列和大约12.35m有效像素。12位数字输出使输出S成为可能约12.35M有效像素的Ignals，具有用于拍摄静止图像的高清晰度。它还具有模拟2.8V、数字1.2V和I/O接口1.8V三种电源电压，实现了低功耗。此外，它通过水平和垂直相加和次采样实现了12位数字输出，用于拍摄高速和高清晰度运动图像。实现高灵敏度、低暗C电流，该传感器还具有可变积分时间的电子快门功能