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搜索资源列表

  1. 感兴趣区域检测的源代码

  2. 这是感兴趣区域的代码，将其解压后放在MATLAB的搜索路径下，调用guiSaliecy()函数即可。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：xiazhaoqiang

  1. 感兴趣区域图像检索算法

  2. 一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-18
    • 文件大小：212992
    • 提供者：wahajstu

  1. 静态图像感兴趣区域提取关键技术研究.kdh

  2. 毕业论文资料 静态图像感兴趣区域提取关键技术研究

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-05-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhuleier1

  1. 感兴趣区域图像检索代码

  2. 基于感兴趣区域的图像检索技术研究，在matlab平台上开发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-18
    • 文件大小：7168
    • 提供者：skywalk_620802

  1. 彩色图像感兴趣区域自动提取源代码

  2. 彩色图像感兴趣区域自动提取matlab源代码,效果很好哦。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-06-10
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：mjh1021

  1. 基于车辆运动信息的感兴趣区域提取算法研究

  2. 基于车辆运动信息的感兴趣区域提取算法研究 感兴趣区域的图像处理

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-25
    • 文件大小：249856
    • 提供者：shihde

  1. matlab算法 感兴趣区域

  2. 根据眼动仪数据经过高斯核函数获得感兴趣区域ROI的matlab算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：seujlx

  1. opencv 对视频进行感兴趣区域设置并保存

  2. opencv 对视频进行感兴趣区域设置，将感兴趣区域保存成视频

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-03-11
    • 文件大小：1024
    • 提供者：u010901792

  1. OpenCV定义一个或多个感兴趣区域

  2. 定义一个或多个感兴趣区域，详见博客：http://blog.csdn.net/fightingforcv/article/details/39031723

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-09-03
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：u013035197

  1. opencv ，通过鼠标对视频进行感兴趣区域选取并显示

  2. 视频图像处理部分采用opencv进行处理。可以通过鼠标的右键选择视频中感兴趣区域，并把感兴趣区域显示出来。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-01-13
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：xunw2008

  1. 感兴趣区域MATLAB程序

  2. 图像重建里的感兴趣区域算法的MATLAB实现，使用MATLAB进行开发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-07
    • 文件大小：708
    • 提供者：u012166464

  1. 基于反向光线跟踪技术和感兴趣区域的超多视点图生成加速算法

  2. 基于反向光线跟踪技术和感兴趣区域的超多视点图生成加速算法，曾晗琦，邢树军，对于包含运动物体的复杂场景而言，使用计算机生成用于三维显示的超多视点图的效率往往较低。为了解决该问题，本文提出了一种基于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-09
    • 文件大小：986112
    • 提供者：weixin_38564990

  1. 车辆视频检测感兴趣区域确定算法

  2. 车辆视频检测感兴趣区域确定算法，徐国艳，王传荣，利用最大方差阈值方法对灰度图像二值化后，对车辆底部阴影突变行检测，对感兴趣区域确定方法进行改进，实现了感兴趣区域的精确确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-01
    • 文件大小：523264
    • 提供者：weixin_38691482

  1. 基于FPGA的HEVC感兴趣区域编码算法研究与设计

  2. 为了在保证视频质量的前提下降低视频编码码率，基于FPGA并行处理和HEVC视频分块编码的特点，提出一种基于块匹配的高斯背景建模-感兴趣区域(ROI)映射算法，并用于HEVC视频编码。通过基于块匹配的高斯方法建立背景帧后，利用SAD判别准则对视频帧的编码块进行二分类，进而映射到编码树单元(CTU)；然后根据率失真特性对ROI区域和非ROI区域的量化参数进行自适应调整，并进入后续的HEVC编码过程。实验结果表明，在FPGA平台上该算法运行速度高达22 fps 1080 p；建模后提取的ROI映射CT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：411648
    • 提供者：weixin_38645862

  1. 基于感兴趣区域的可变频CCD实时处理系统

  2. 为满足航空摄影测量需求，设计了基于感兴趣区域的可变频CCD实时处理系统。该系统主要由CCD控制模块、数据实时处理模块和显示模块组成。系统充分利用FPGA内部资源，改变了传统FPGA配合微处理器的实现方式，相关算法和时序逻辑控制均在一片FPGA内实现并通过验证，可广泛适用于任何分辨率CCD的智能实时处理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38691703

  1. 具有感兴趣区域的静止图像压缩编码算法研究

  2. 摘要：在研究人眼视觉掩盖效应的基础上，采用了一种感兴趣区域的嵌入式零树小波编码算法（EZW_ROI算法）,对感兴趣的区域和不感兴趣区域分别进行编码，充分利用了信道资源和存储空间，提高感兴趣区域的图像质量，使重建图像视觉效果更好。 关键词：图像压缩 小波变换 视觉掩盖效应 EZW_ROI算法被誉为数学显微镜的小波变换是从傅里叶变换和加窗傅里叶变换发展而来的。小波变换引入伸缩和平移两个参数，实现了时域-频域局域化分析，从而可以对图像的任何局部区域进行多分辨率分析。由于小波变换后图像具有高频的方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-10
    • 文件大小：86016
    • 提供者：weixin_38597300

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的机器视觉软件在感兴趣区域中的应用

  2. 机器视觉软件在感兴趣区域中的应用 作者：西安春秋视讯技术有限责任公司 在采用机器视觉技术对部件进行检测时，并不一定需要对整个部件进行检测，即不需要处理相机所拍摄的整个图形，而只需要对部件上的一部分进行检测即可。如果对整个图形进行处理，将增加许多处理时间。机器视觉软件sherlock制定了多种不同类型的PEEK工具，包括面PEEK、线PEEK和点PEEK，使用户能够根据需要选择感兴趣

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38623366

  1. 通信与网络中的基于JPEG2000标准的感兴趣区域编码

  2. 摘要：概述了JPEG2000标准PART1的基本系统，介绍了其重要特点：感兴趣区域编码；介绍了一种新的ROI编码算法——PSBShift算法，它结合了JPEG2000中定义的两种标准RIO编码算法的优点。     关键词：图像编码 JPEG2000 感兴趣区域编码 JPEG2000是由ISO（国际标准化组织）和IEC（国际电工协会）联合开发的新兴图像压缩标准。JPEG2000因为采用了离散小波变换和最新的嵌入式编码技术，所以具备了传统的JPEG所无法比拟的优势。它具有以下主要特点： （1）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_38645335

  1. 机器视觉软件在感兴趣区域中的应用 (图)

  2. 摘 要：介绍机器视觉软件sherlock中，不同类型PEEK的应用和各种PEEK的作用。关键词：机器视觉；PEEK(感兴趣区域ROI)；像素 ---在采用机器视觉技术对部件进行检测时，并不一定需要对整个部件进行检测，即不需要处理相机所拍摄的整个图形，而只需要对部件上的一部分进行检测即可。如果对整个图形进行处理，将增加许多处理时间。机器视觉软件sherlock制定了多种不同类型的PEEK工具，包括面PEEK、线PEEK和点PEEK，使用户能够根据需要选择感兴趣区域，处理图形上有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38746738

  1. Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法

  2. 方法一：使用轮廓 步骤1 """src为原图""" ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) #感兴趣区域ROI proimage = src.copy() #复制原图 """提取轮廓""" proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38501810
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