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RSS订阅原创 【all_design代码自用】
【代码自用】sift_ran.pyimport numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltMIN_MATCH_COUNT = 4img1p= cv2.imread('train5.jpeg')img2p = cv2.imread('5train5.jpeg')img1= cv2.cvtColor(img1p, cv2.COLOR_BGR2GRAY)img2 = cv2.cvtColor(img2p, cv2.COL
2022-03-09 17:29:43
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原创 【使用的函数集合】
【使用的函数集合】【1】自适应阀值算法——实现二值化cv2.adaptiveThresholdadaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C) #返回二值化后的图像矩阵-> dstsrc参数：表示输入图像（8位单通道图像）。 maxValue参数：表示使用 THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV 的最大值. adaptiveMethod参数：表示自适应
2022-03-01 22:12:00
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原创 代码【自用暂存】
代码【自用暂存】import osfrom PIL import Imageimport cv2import cv2 as cvimport numpy as npfrom nsingle_numeracy_2 import zhizhenfrom matplotlib import pyplot as plt'''#图像预处理'''import numpy as npimport cv2def tiqu(HSV_img,circles,n ): low_hsv = np.a
2022-02-27 17:34:07
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原创 新思路记录单指针识别_进度记录（二）(更新中)
查阅论文后的新思路记录【1】用canny边缘检测后进行，可以把表盘和指针分开。但是目前只有对单个表盘的研究。多表盘需要研究分割问题。【2】用HSV色彩提取，红色指针可以解决，但黑色指针暂时会引入其他误差。比如水表盘中央的黑色部件。黑色指针需要解决提取问题。【3】想要结合，红色和黑色分开的话，用色彩提取红色指针，用canny检测处理黑色指针。也会涉及到多表盘问题。所以暂时实验【1】所说的方法，如果可行，再考虑多表盘提取的研究。【】二值化（）最大类间法(效果不好)（）自适应算法使用阈值类型和自适应
2022-02-14 17:08:48
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原创 进度记录（一）
【1】边缘检测得到完整表盘可腐蚀、膨胀。但效果不好【2】转化到HSV色彩空间，进行指针提取设置不同范围提取红色指针加上黑色指针中值滤波去噪点。img = cv2.medianBlur(mask, 7) 腐蚀膨胀img = cv2.medianBlur(mask, 9) thresh = cv2.erode(img, None, iterations=2)thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=1)cv2.imshow("
2022-02-12 19:08:40
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原创 程序中使用到的函数（学习记录）
使用到的程序（学习记录）opencv&&c++1. 模板匹配在一副图像中寻找和另一幅图像最相似（匹配）部分的技术。输入有两幅图像一副是 template.jpg另一幅是 original.jpg 。匹配完成的结果是result.jpg原理：让模板图片在原图片上的一次次滑动（从左到右，从上到下一个像素为单位的移动），然后将两张图片的像素值进行比对，然后选择相似度最高的部分进行标记，当遇到相似度更高的部分时更换标记部分。扫描完毕之后，将相似度最高的部分标记出来，作为图片进行输出操
2022-02-11 22:48:11
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原创 程序报错及解决过程记录
程序报错及解决过程记录【1】 2010vc++报错：#error : “OpenCV 4.x+ requires enabled C++11 support”【经过搜索】建议使用vs2013或者更高版本。vs2010是绝对不支持的。
2022-01-29 20:56:54
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原创 H.264文件分析和编解码实验
H.264编解码实验一、实验原理1.H.264文件编码原理H.264和先前的标准一样，都采用变换编码、基于运动补偿的帧间预测和熵编码的混合框架。大的不同是增加了帧内预测，变换采用整数变换，熵编码采用自适应的方法。2.序列参数集语法结构说明的是某一段视频序列的编码特性首先需要使用profile idc,level_idc两个语法元素说明该段视频序列遵循的是H.264/AVC标准的哪一种配置，以指导解码端调用合适的解码器进行解码。其次需要使用pic order_cnt type等语法元素说
2021-07-13 15:37:54
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原创 实验六 MPEG音频编码
实验六 MPEG音频编码1 、实验原理2 、实验代码m2aenc.cint main (int argc, char **argv){ …… adb = available_bits (&header, &glopts); //print the available_bits of the 3th frame if (frameNum == 3) fprintf(stderr,"available_bits number of th
2021-06-17 16:18:14
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原创 实验五 JPEG解码
实验五 JPEG解码一、实验背景知识1.1 DCT 系数熵编码原理1.1.1 DC 系数编码：由于直流系数 F(0,0)反映了该子图像中包含的直流成分，通常较大，又由于两个相邻的子图像的直流系数通常具有较大的相关性，所以对 DC 系数采用差值脉冲编码（DPCM）,即对本像素块直流系数与前一像素块直流系数的差值进行无损编码。1.1.2 AC 系数编码：首先，进行游程编码（RLC），并在最后加上块结束（EOB）；然后，系数序列分组，将非零系数和它前面的相邻的全部零系数分在一组内；每组用两个符号表示[
2021-06-09 22:52:47
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原创 DPCM压缩系统的实现和分析
DPCM 压缩系统的实现和分析一、 实验目的掌握DPCM编解码系统的基本原理。初步掌握实验用C/C++/Python等语言编程实现DPCM编码器，并分析其压缩效率。二、 实验内容DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中，需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器中虚线框中所示。在一个DPCM系统中，有两个因素需要设计：
2021-04-27 22:51:25
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原创 LZW 编解码算法实现与分析
LZW 编解码算法实现与分析一、 实验目的掌握词典编码的基本原理，用C/C++/Python等语言编程实现LZW解码器并分析编解码算法。二、实验内容1．LZW编码原理和实现算法LZW的编码思想是不断地从字符流中提取新的字符串，通俗地理解为新“词条”，然后用“代号”也就是码字表示这个“词条”。这样一来，对字符流的编码就变成了用码字去替换字符流，生成码字流，从而达到压缩数据的目的。LZW编码是围绕称为词典的转换表来完成的。LZW编码器通过管理这个词典完成输入与输出之间的转换。LZW编码器的输
2021-04-10 22:34:09
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原创 bmp转yuv实验
一、实验目的：1.在图像处理软件中自行生成多个BMP文件，至少含5个不同的场景画面，要求带含有班级、学号后四位和本人姓名（缩写或昵称均可）的logo。2.编写将第一步所生成的多个BMP文件转化为YUV文件，要求可在命令行中设置每个画面出现的帧数。最后形成的YUV文件应至少包含200帧。重点掌握函数定义、缓冲区分配、倒序读写、结构体的操作。3.对整个程序进行调试，并将生成的YUV文件用播放软件观看，验证是否正确。二、实验过程：1.典型BMP图像文件组成的四部分：（1）位图头文件数据结构，它包含 B
2021-04-05 22:53:47
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原创 彩色空间转换实验
彩色空间转换（RGB与YUV）1．彩色空间转换的基本思想及转换公式由电视原理可知，亮度和色差信号的构成如下：Y＝0.2990R+0.5870G+0.1140BR-Y＝0.7010R-0.5870G-0.1140BB-Y＝-0.2990R-0.5870G+0.8860B为了使色差信号的动态范围控制在0.5之间，需要进行归一化，对色差信号引入压缩系数。归一化后的色差信号为：U＝-0.1684R-0.3316G+0.5BV＝0.5R-0.4187G-0.0813B所以（1）RGB信号转换为YU
2021-03-16 13:17:13
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原创 分析目标文件rgb和yuv三个通道的概率分布，并计算各自的熵
对分析rgb和yuv三个通道的概率分布，并计算各自的熵实验目的：对目标文件down.rgb和down.yuv进行三个通道概率分布分析，并计算各自的熵。（编程实现）两个文件的分辨率均为256*256，yuv为4:2:0采样空间，存储格式为：rgb文件按每个像素BGR分量依次存放；YUV格式按照全部像素的Y数据块、U数据块和V数据块依次存放。实验过程：编写代码，分别读取rgb文件像素值，写入txt文件，计并算出对应的熵值。RGB：#include <stdio.h>#incl
2021-03-07 21:08:46
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空空如也
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