视频图像处理的几个可能用到的网址

最新推荐文章于 2022-09-27 15:19:30 发布
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本文提供了计算机视觉领域的代码资源与数据集的详细信息，包括超级像素编码（Superpixelcode）、伯克利分割数据集及基准等。重点突出资源在视觉任务中的应用与实践。
数字图像处理：直方图匹配或规定化Histogram Matching (Specification)原理及感悟
老猿Python
09-10 2736
本文介绍了连续图像和数字图像直方图匹配（直方图规定化）的原理、处理过程，并提供了案例进行了讲解。可以看到，直方图均衡处理是直方图匹配的一个重要桥梁。 最后，对于直方图规定化这个翻译个人觉得很low，个人感觉叫指定直方图更好理解，但Histogram Specification怎么翻译确实不太好把握，因此还是叫Histogram Matching直方图匹配最好。
（转）图像处理方面的网站
独爱糕
03-21 1780
图像处理方面的网站   http://blog.damiles.com  www.bernardotti.it  http://www.ohloh.net/tags/recognition  http://www.diphernet.com/  http://www.mat.ucsb.edu/projects/tater/ http://enblend.sourc
视频图像流媒体
zxiaoy的专栏
07-31 423
ffmpeg rtsp, http vision virtualdub  truecrypt， 加密盘， 里面有fat32, ntfs等其他分区代码， 加密方面的代码
图像处理方向上用神经网络(CNN)来实现
gaotihong的博客
01-16 8946
http://www.cnblogs.com/lkkandsyf/p/6890670.html 在图像处理方向上用神经网络(CNN)来实现，下面是几个比较好的例子。 1.HDR 2016年9月，Deep Neural Networks for HDR imaging 原始论文，http://www.cs.utah.edu/~reinhard/cdrom/ Two-
使用QT5+Opencv完成简单的图像处理及视频处理软件
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使用QT5+Opencv完成简单的图像处理及视频处理软件一、写在前面二、成品展示三、图像处理1.灰度化2.均值滤波3.边缘检测4.伽马变换5.亮度调节（槽函数）6.二值化（可变）（槽函数）7.对比度（函数调用）8.饱和度调整（函数调用）9.保存及水印四、视频处理1.打开视频2.进度条随视频移动3.timer触发函数4.Mat转图像函数5.暂停/播放6.各种功能按钮：五、源码下载六、补充以及一些常见错误解决方法 一、写在前面 软件介绍： 首先介绍一下该软件，这是我在 QT图形界面编程 这门课程上完成的大作
机器视觉/图像处理可能用到的三方库（各个库的优缺点）
疯狂挖掘机的博客
05-12 8097
整理目前所了解的视觉库------
【python】数字图像处理
可乐大牛的博客
05-09 6998
目录基本概念图像增强线性变换分段线性变换对数变换 基本概念 数字图像定义:对于一幅图像，我们可以将其放入坐标系中，这里取图像左上定点为坐标原点，x 轴向右，和笛卡尔坐标系x轴相同；y 轴向下，和笛卡尔坐标系y轴相反。这样我们可将一幅图像定义为一个二维函数 f(x，y)，图像中的每个像素就可以用 (x，y) 坐标表示，而在任何一对空间坐标 (x，y) 处的幅值 f 称为图像在该点的强度或灰度，当 x，y 和灰度值 f 是有限离散数值时，便称该图像为 数字图像 注：f的取值为区间[Lmin，Lmax]，也将其称
数字图像处理(七) 图像分割
小小何先生的学习之旅
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本文首发于公众微信号-AI研究订阅号。   本节主要目的是介绍图像分割的一些基本概念。来源于东北大学 魏颖教授的模式识别课程笔记。 本节重点：1）图像分割的基本概念及图像分割分类的基础；2）边缘分割法；3）阈值分割法；4）区域分割法。 图像分割概述   人类视觉在观察和分析一幅图像时，总是首先将注意力集中在图像中的感兴趣的物体或区域，即将其从其他景物中分离开来，然后对其进行特征分析，再根据...
数字图像处理(2)——数字图像获取
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文章目录2.1图像数字化2.1.1数字图像的表示2.1.1.1黑白图像2.1.1.2灰度图像2.1.1.3彩色图像2.1.2图像数字化过程2.1.2.1采样2.1.2.2量化2.1.2.3采样、量化参数与数字化图像间的关系2.1.2.4图像数字化设备2.2图像灰度直方图2.3图像处理算法的形式2.3.1基本功能形式2.3.2几种具体算法形式2.3.2.1局部处理2.3.2.2点处理：2.3.2.3大局处理2.3.2.4迭代处理2.3.2.5跟踪处理2.3.2.6窗口处理和模板处理2.3.2.7串行处理和并行
OPENCV图像处理基础
W Jin的博客
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OPENCV图像处理基础1.图像处理基础1.1 数字图像1.1.1 数字图像概念：1.1.2 数字图像起源：1.1.3 常见成像方式：1.1.4 数字图像的应用：1.1.5 Opencv介绍：1.2 图像属性1.2.1 图像格式：1.2.2 图像尺寸：1.2.3 图像分辨率和通道：1.2.4 图像直方图：1.2.5 图像颜色空间：1.3 代码实现2.图像基本操作2.1 Opencv中的绘图函数2.2 图像的几何变换2.3 图像滤波与增强2.4 形态学操作2.5 代码实现3.图像分割3.1 图像分割概念3.2
基于pyqt的图像处理界面设计
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描述中提到的“视频图像识别没处理旋转放大缩小以及其他处理”，意味着项目涵盖了以下几个关键知识点： 1. **视频捕获与处理**：OpenCV支持从摄像头或其他视频源获取实时视频流，并能对其进行预处理，如去噪、增强...
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（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
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（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文围绕“基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计”展开，结合Mathcad与Simulink仿真工具，系统研究LLC谐振变换器的小信号建模方法。重点利用扩展描述函数法（Extended Describing Function Method, EDF）对LLC变换器在非线性工作条件下的动态特性进行线性化近似，建立适用于频域分析的小信号模型，并通过Simulink仿真验证模型准确性。文中详细阐述了建模理论推导过程，包括谐振腔参数计算、开关网络等效处理、工作模态分析及频响特性提取，最后通过仿真对比验证了该方法在稳定性分析与控制器设计中的有效性。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具，从事开关电源、DC-DC变换器或新能源变换系统研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器的小信号建模难点与解决方案；②学习扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现高频LLC变换器的环路补偿与稳定性设计；④结合Mathcad进行公式推导与参数计算，利用Simulink完成动态仿真验证。; 阅读建议：建议读者结合Mathcad中的数学推导与Simulink仿真模型同步学习，重点关注EDF法的假设条件与适用范围，动手复现建模步骤和频域分析过程，以深入理解LLC变换器的小信号行为及其在实际控制系统设计中的应用。
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