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最新推荐文章于 2023-06-09 13:22:06 发布
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夏成沙
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索引图像
南淮北安的博客
07-13 5396
% 显示一幅索引图像 imshow(X,map) % 或者 image(X) colormap(map) % 彩色映射使用索引图像来存储，使用函数 imread 加载索引图像，彩色映射会自动地和图像一起载入 ...
MATLAB 图像滤波器
tutouxiaotu的博客
09-26 8711
是一种典型的非线性滤波，是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。2．接着学习了三种不同的算子对图像的锐化处理，切身感受了不同的算子对图像锐化的侧重点不同，比如Sobel算子能够锐化的边缘信息较强，在今后应用中如果想提取图像的边缘信息最好选用Sobel算子。椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
Matlab图像处理基础(1)：图像表示，点处理
chenxy_bwave的专栏
11-18 1万+
基于Matlab的图像处理基础介绍。Matlab提供了丰富的图像处理相关的工具箱，基于Matlab代码实验可以使得图像处理算法的理解变得更加简单直观。 以下所介绍的一些matlab工具函数都限于篇幅只涉及其基本的用法，更丰富的参数设定等可以查阅matlab说明。
数字图像处理实验报告
m0_52474147的博客
06-09 6311
同一个figure窗口中输出，标题分别为“原图1”、“灰度图1”，“原图2”，“灰度图2”、“灰度直方图1”、“灰度直方图2”、“直方图均衡化1”、“直方图均衡化2”。（1）新建一个m文件，从桌面示例图像文件夹中读取一张彩色图像，转换为灰度图，利用傅里叶变换函数fft2与fftshift显示图像的傅里叶变换频谱图，并在一个figure窗口同时展示，标题分别为“原图”、“灰度图”、“变换频谱”。同一个figure窗口中输出，标题分别为“原图”、“傅里叶变换”，“傅里叶反变换”。
眼底图像处理1
searobbers_duck的博客
10-12 7655
Multiscale sequential convolutional neural networks for simultaneous detection of fovea and optic disc原文链接：Multiscale sequential convolutional neural networks for simultaneous detection of fovea and op
图像去噪
liuhongyi0104的博客
03-23 3415
原文地址 编程软件 MATLAB、VC+MATLAB、VC+OpenCV、VC等。 什么是图像 图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有75%来自视觉。图像是对客观物体的主动感官。 图像的分类 数字图像可以分为：灰度图像和多...
MATLAB 图像识别
qq_42244167的博客
04-20 8536
图片例 代码: f=imread('D:\Users\41644\Downloads\jianbianseqiu-32753507_3.jpg'); f=f(:,:,3); f=histeq(f,256); %增强对比度 f=im2bw(f,0.386); % rowhigh=102+276-1; %提取有用部分 % colhigh=193+277-1; f=f(102:rowhigh,193:colhigh); se=strel('square',14); %开闭运算 fo=imo
全网最全图像处理合集：图像基础操作（图像翻转、图像锐化、图像平滑等）、图像阈值分割（边缘检测、迭代法、OSTU、区域增长法等）、图像特征提取（图像分割、灰度共生矩阵、PCA图像压缩）
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qq_41915623的博客
05-04 2万+
文章目录说明1. 图像点处理1.1 图像翻转1.2 幂运算和对数运算2. 直方图处理 说明 本文记录数字图像处理相关问题。导入的依赖如下： import cv2 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 # 为了坐标轴负号正常显示。matplot
图像分割简述
一只博客
06-28 7917
摘 要：本文介绍了图像分割领域的研究现状，对图像分割方法进行了系统性梳理。首先，介绍了五类传 统的图像分割方法及其基本原理；然后，介绍了经典的基于深度学习的图像分割方法；最后，总结了传统 图像分割方法和深度学习方法存在的优势和不足，分析了传统方法如何有益于深度学习方法，以及深度学 习如何促进传统方法。关键词：计算机视觉； 图像分割； 深度学习； 在计算机视觉领域，图像分割作为一项十分重要的基础性工作，是图像理解和分析的前提[1]。图像分割是指将图像中拥有相似特性的像素划分为一个类别，进而使得每个
精选资源
《数字图像处理》期末复习题库1 + 试题答案
04-19
《数字图像处理》期末复习题库是一份精心整理的学习资源，旨在帮助学生高效地准备期末考试。这份题库涵盖了选择题、填空题和判断题这三种常见的题型，为学生提供了一个系统化的复习框架。它特别注重知识点的分类，以...
图像畸变矫正Matlab实现，可以直接运行
11-10
1. **建立相机模型**：首先，我们需要获取相机的内参和外参。内参包括焦距、主点坐标和畸变系数，可以通过标定过程得到；外参则涉及相机在世界坐标系中的位置和姿态。 2. **计算畸变系数**：对于新的图像，可以使用...
CNN做遥感图像目标识别完整代码
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提供了一套完整的方案，包括图像处理和图像识别，可以拿来尝试并fine tune一下
【matlab 图像处理2】直方图均衡化、规定化
tanvanyo的博客
11-24 6322
直方图均衡化算法，对给定图像进行均衡化，灰度级数分别为2、64、256； 主函数 %% 请大家完成直方图均衡化函数 myHisteq.m，然后将本主程序中的变量 %% filename设置‘bridge’，运行main_histeq.m，即可得到直方图均衡化后的结果 %% clc; clear; close all; %% 读取图片 filename = 'bridge'; %测试图像1 im = imread([filename, '.jpg']); n_1 = 2; n_2 = 64; n_3 =
autobuild:基础构建系统，用于导入和构建软件包，基于Rock（机器人构建套件）的autoproj
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e612e515c6cb 自动构建的定义是什么？ Autobuild是由与构建系统（例如，autotools，CMake）和导入机制（git，svn，...）相连接的类群组构成。 它被应用于开发更高级别的工具，这些工具提供了对整个工作区进行管理的功能。 为了安装此程序，需将这行代码加入到您的应用程序的Gemfile文件中：gem autobuild 随后执行：$ bundle或者将其自行安装为：$ gem install autobuild在签出存储库之后，执行bundle install来安装所依赖的组件。 接着，执行bundle exec rake test来执行测试操作。 若需将这个gem安装到本地设备上，请运行bundle exec rake install 。 当准备发布新版本时，应更新version.rb文件中的版本标识，然后运行bundle exec rake release ，该命令将为这一版本生成git标签，推送git的提交记录和标签。
PasswordGenerator: HTML/CSS/JavaScript制作的密码生成器
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01-04
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【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​
01-04
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​ 内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab代码实现的解决方案。研究重点在于设计适用于动态环境的路径规划算法，确保多无人机在复杂任务场景下能够高效协同飞行并有效避免碰撞。文中结合智能优化算法与路径规划技术，探讨了无人机编队、任务分配及实时避障策略，通过Matlab仿真验证所提方法的有效性与鲁棒性，为多无人机系统在实际应用场景中的部署提供了技术支持和理论依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、环境监测、物流配送等多无人机协同作业场景；②实现动态环境中无人机间的高效协同与安全避障，提升任务执行效率与系统安全性； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，并可根据具体应用场景调整参数或扩展功能以满足实际需求。
Bottle Fin实例分割数据集-20251117-165640.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：Bottle Fin实例分割数据集 图片数量： 训练集：4418张图片 验证集：1104张图片 总计：5522张图片 分类类别： - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式：YOLO格式，包含多边形坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：图片格式常见如JPEG或PNG，具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型，适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制：可能应用于制造、物流或零售领域，用于自动化检测和分类物体，提升生产效率。 计算机视觉研究：支持实例分割算法的学术研究，促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训：可用于高校或培训机构的计算机视觉课程，作为实例分割任务的实践资源，帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计：包含7个不同类别，涵盖数字和Bottle Fin对象，增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注：标注采用YOLO格式的多边形坐标，确保分割边界的精确性，提升模型训练效果。 数据规模适中：拥有超过5500张图片，提供充足的样本用于模型训练和验证，支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性：标注格式直接兼容主流深度学习框架（如YOLO），便于快速集成到各种实例分割项目中。
基于Python与Qt的产品管理应用.zip
01-04
基于Python与Qt的产品管理应用
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