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  1. VC 的关于数字图像的一些基本操作2

  2. 中值滤波,图像的反色,图像的缩放变换.图像的镜像变换.模板匹配.轮廓跟踪.取对数.图像的平移变换. 图像的腐蚀.图像细化.用Canny算子提取边缘.取指数.图像的旋转变换.图像的膨胀.投影法.轮廓提取.
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2009-05-28
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:guomei
  1. 如何用vc实现图像处理

  2. 边缘与轮廓,区域处理,各种平滑锐化,模板匹配等,vc实现
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-04-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:wangjingtai
  1. 一种基于模板匹配的手形认证算法

  2. 身份认证是保证信息与网络安全的一种重要手段, 手形认证是身份认证的重要方法之一。传统手形识别方法大 致分成特征矢量匹配和点模式匹配两种: 前者通过计算手形的长度和宽度等特征矢量来对不同手形进行匹配认证, 该方 法计算量小, 但是误识率偏高; 后者通过将手形轮廓图象表示为一系列特征点集, 然后对两个手形的特征点集进行匹配 认证, 误识率较小, 但计算量和拒识率相对较大。 以上原因导致了两种算法都不能被广泛应用。 该文提出了一种基于模板 的点匹配算法, 可以较好地解决点模式匹配计算量过大的问题,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-04
    • 文件大小:567296
    • 提供者:xjtugjj
  1. 图像定位软件

  2. 基于opencv的模板匹配,结合了灰度与轮廓的双向求形似度,可以对要求不是很复杂的场合,如已知图像中存在的目标,通过模板来定位其中心坐标,目标的轮廓不很复杂,与背景的对比度明显的情况下,该软件能很稳定可靠的找到匹配位置。另外对于规则的目标物体,如类似于矩形、圆形、椭圆、三角形等规则的物体,也能精确定位。定位的精度为1pixel,时间复杂度通常在20ms,可输出匹配中心、匹配相似度,但唯一遗憾的是不能输出旋转角度。要输出旋转角度,就得另外计算模板上特殊点到中心的几何距离,这样会增加匹配时间,可通
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-09-16
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:daizhiqiang0101
  1. 一种基于模板匹配的人民币编号识别算法

  2. 针对纸币清分机对人民币编号自动识别,在处理速度和识别率方面的高标准要求,提出了一种基于模板匹配 的人民币编号快速识别算法,该算法在图像预处理时,利用改进的滤波法去离散噪声;在字符识别时,利用数字和字 母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征,直接识别定位好的字符。实验结果表明,该算法具有对硬 件资源要求低、识别速度快等优点,可以满足纸币清分机的应用要求。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-02-21
    • 文件大小:208896
    • 提供者:melee7
  1. 数字图像处理教程

  2. 包括: chp10图象处理编程工具及简单的多媒体编程.doc chp1windows位图和调色板.doc chp2图象的几何变化.doc chp3图象的平滑和锐化.doc chp4图象的半影调和抖动技术.doc chp5直方图修正和彩色变换.doc chp6腐蚀膨胀细化.doc chp7边沿检测与提取 轮廓跟踪.doc chp8图象的检测及模板匹配.doc chp9图象的压缩编码 jpeg压缩编码标准.doc
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-07-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:ice1224
  1. 轮廓特征点检测

  2. 对边缘轮廓线进行了自适应平滑, 在以轮廓点为中心的支撑区域内定义了曲率角, 并根据定义的曲率角及曲率符号, 采用简单的模板匹配技术, 提取出候选的轮廓特征点, 对候选点附加抑制条件得到真正的特征点. 此方法减少了数字化误差及噪声带来的影响, 抗干扰性好, 且运算量较小. 实验表明, 该方法具有很好的轮廓特征点检测及定位能力.
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-02-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:xu_xuthus
  1. 图像轮廓匹配

  2. 老外写的图像模板匹配算法,目标被遮挡也能匹配,可惜不能旋转匹配。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-10-18
    • 文件大小:143360
    • 提供者:yuzgy22
  1. halcon中使用一种新思路来模板匹配的普适方法---以我的高成功率的象棋棋盘为例

  2. 之所以要8分这么贵,那是因为确实是来之不易。刚才洋洋洒洒写一大堆,上传失败全部木有了,擦!简而言之,我提供了一个大幅度提高识别率的思路:高清晰度的模板轮廓去匹配相对模糊的图片。 具体我是怎么实现的呢?我通过cad软件建立dxf文件,生成了可以缩放的模板轮廓---注意,别以为这句话做起来很简单,你试一试所有版本的cad版本,出来的dxf文件能不能用?能用上下颠倒不颠倒?匹配助手一切正常生成代码能用?这些问题你都解决了?没有那你就找对了答案。全国截止2016年61儿童节仅此一个解决方案,不信你去别
  3. 所属分类:其它

  1. halcon 轮廓 模板匹配

  2. 用halcon实现轮廓模板匹配,可运行已调试,可作为学习参考
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-11-01
    • 文件大小:1024
    • 提供者:a223422
  1. halcon 轮廓模板匹配 批量图片 实战

  2. 用halcon实现轮廓模板匹配,实战批量图片,可运行已调试,可作为学习参考
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-11-01
    • 文件大小:2048
    • 提供者:a223422
  1. 基于目标轮廓的图像模板匹配

  2. 基于目标轮廓的图像匹配,首先需要能够较为准确提取目标的轮廓。能够抗一定的光照影响,遮挡影响,耗时比传统图像的模板匹配快。如果需要旋转角度的话,可以使用二分法或者每隔一定角度重复调用。 该代码是基于opencv2的,可以很方便的修改成opencv3
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-03-20
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_29848393
  1. halcon例程.txt

  2. halcon经典例程,包含 区域 图片 轮廓 模板匹配 3d点云 等内容 入门级神例
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2019-09-20
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_17862531
  1. 基于HALCON的刹车片轮廓缺陷检测方法研究

  2. 设计了一种基于机器视觉技术的刹车片轮廓缺陷方法。设计了由背光光源、工业相机与图像处理计算机组成的检测系统。对于常见的刹车片轮廓缺陷,使用HALCON机器视觉软件设计检测算法,创建匹配模板,利用基于形状的模板匹配算法实现对图像的快速对准,最后利用差影法对刹车片轮廓缺陷进行检测。实验表明:系统能够实现刹车片轮廓缺陷的检测,具有速度快、准确率高、稳定性强等优点。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-03
    • 文件大小:294912
    • 提供者:weixin_38701725
  1. 基于Visual C++的图像增强和轮廓提取研究

  2. 煤矿井下环境比较灰暗,采集的视频图像画面不清晰,尤其在发生事故时,需要对现场画面进行增强和轮廓提取处理。针对该问题,介绍了一种基于Visual C++的图像增强和轮廓提取的设计方法。该方法采用Visual C++处理位图图像,运用灰度变换方法实现图像增强、模板匹配方法实现边缘检测来突出图像轮廓。实验结果表明,采用该方法处理的图像得到了增强并较好地提取了图像轮廓,达到了预期效果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-17
    • 文件大小:517120
    • 提供者:weixin_38725015
  1. Python开发之基于模板匹配的信用卡数字识别功能

  2. 环境介绍 Python 3.6 + OpenCV 3.4.1.15 原理介绍 首先,提取出模板中每一个数字的轮廓,再对信用卡图像进行处理,提取其中的数字部分,将该部分数字与模板进行匹配,即可得到结果。 模板展示 完整代码 # !/usr/bin/env python # —*— coding: utf-8 —*— # Time: 2020/1/11 14:57 # Author: Martin # File: utils.py # Software:PyCharm import cv2 de
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:112640
    • 提供者:weixin_38553275
  1. OpenCV实现轮廓的发现

  2. 前言:         当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后,我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓,使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来,我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景,如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状,为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。 一、查找、绘制轮廓       首先了解一下轮廓的定义。一个轮廓代表一系列的点(像素),这一系列的点构成一个有序的点集,所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。 1.1 find
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:83968
    • 提供者:weixin_38621312
  1. 行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

  2. 研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_38539018
  1. 自适应模板匹配在自主空中加油跟踪中的应用

  2. 自主空中加油技术越来越重要,在软管加油的对接阶段,运用模板匹配跟踪技术对目标进行跟踪。本文利用直方图均衡化、形态学算法和边缘轮廓提取得到初始模板;然后利用归一化相关匹配法对模板进行匹配,同时利用归一化相关值作为参考,判断是否对模板进行更新,从而得到自适应模板;为了缩小匹配时的搜索范围,加入了轨迹跟踪的算法,大大节省了运算时间。通过仿真实验显示,该算法切实可行。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-28
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38543120
  1. OpenCV7 模板匹配—信用卡卡号识别

  2. 模板匹配I 整体代码II 代码解释1.导入开发用的工具包2.定义一个信用卡名称的字典,用于识别这是什么信用卡3.cv_show函数的定义4.把模板读取进来5.转化为灰度图6.将灰度图转化为二值图片7.绘制外侧轮廓并打印个数8.将轮廓信息以从左到右从上到下的方式排序9.遍历排序完的轮廓并绘制固定大小的外接矩形,并把这些矩形保留为模板10.准备导入信用卡图片,先定义两个不同大小的卷积核以便形态学操作使用11.导入信用卡图片,并进行预处理12.进行一次礼帽操作,突出更明亮的区域13使用sobel算子进
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:481280
    • 提供者:weixin_38688371
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