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  1. opencv高斯滤波模板及其滤波

  2. 生成高斯模板,模板大小、均值、方差等参数可自己手动设置。利用生成的模板进行高斯滤波。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-09-28
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:sucr86
  1. 基于高斯模板的图象旋转算法

  2. 象旋转是图象处理中的一个基本操作,根据图象在邻近区域内连续的特点,谊文提出一种基于高斯模板的图象旋转算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-04
    • 文件大小:334848
    • 提供者:zhuqijia829
  1. MATLAB的高斯图像模板

  2. 简单的高斯平滑模板生成,直接设定模板大小即可
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-07-03
    • 文件大小:359
    • 提供者:gundamnt
  1. 高斯平滑滤波

  2. 在opencv1.0下,实现对于彩色图像和灰度图像的高斯平滑滤波。高斯模板的大小由滑动条决定。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-04-06
    • 文件大小:743
    • 提供者:u010173075
  1. 高斯模板的VC++

  2. 高斯模板的VC++
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-04-26
    • 文件大小:815
    • 提供者:u010464467
  1. 高斯消法元解方程组模板

  2. 高斯消元解方程组。 解多元一次方程组。 注释详细
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2008-09-09
    • 文件大小:1024
    • 提供者:huang1196
  1. 高斯卷积模板(高斯函数)Matlab代码

  2. 高斯卷积模板(高斯函数)Matlab代码,可实现二维高斯卷积模板的生成功能。M文件,可用记事本打开。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-07-28
    • 文件大小:436
    • 提供者:asuracs
  1. 图像处理之高斯模糊

  2. 本程序是一个VC++写的小型MFC程序 实现了高斯模糊的算法 本程序未使用任何第三方库 使用VS2010编写 省去了许多人配置环境的烦恼 本程序目前仅支持位图(灰度真彩色均可) 高斯模糊模板的大小采用网上说的 6 delta+1 6 delta+1 delta手动设置 默认为0 7 点击保存将处理结果图保存为位图 未在客户端直接显示出来 这样方便使用不同参数放在一起进行比较 ">本程序是一个VC++写的小型MFC程序 实现了高斯模糊的算法 本程序未使用任何第三方库 使用VS2010编写
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-11-04
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:chuandaobozi
  1. 高斯滤波(Gaussian Filtering)

  2. 一份相当不错的讲高斯滤波的文章。从一维滤波开始到二维滤波都有详细完整介绍,还详细说明了生成模板的方法。另外,根据函数图对高斯滤波进行了分析,个人觉得该部分也非常重要,受益良多。至少,在使用函数进行滤波的时候参数的选择上有了依据。不过文章中可能有处错误,已经用红色方框和箭头标注。 ps:下面是个人发泄,不想看就不看 为了学习高斯滤波模板生成,我在网上看了很多讲高斯滤波内容的东西。很想找一份空间域下高斯滤波的讲解而不得。有的只列出函数,没讲模板生成;有的讲了函数也说明了根据函数模板的生成方法,还给
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-01-22
    • 文件大小:665600
    • 提供者:purple_shadow
  1. 24位真彩色图像高斯平滑VC++代码

  2. 24位真彩色图像高斯平滑VC++代码,3*3高斯模板,处理真彩图,分RGB三个通道
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2015-04-09
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:u013146829
  1. 生成高斯模板

  2. 可以根据用户需求生成相应的高斯模板,程序简洁,便于理解。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-05-04
    • 文件大小:1024
    • 提供者:u010232628
  1. 高斯滤波方法

  2. 对图像进行高斯滤波,分别采用5*5经典模板,一维高斯滤波,二维高斯滤波
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2016-03-25
    • 文件大小:291840
    • 提供者:shizainansi
  1. 高斯卷积核C++实现

  2. 高斯卷积核模板的C++代码实现,及高斯滤波的介绍和高斯公式分析。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-07-17
    • 文件大小:17408
    • 提供者:aigesmile2012
  1. 关于高斯滤波的详细原理解释及应用

  2. 有关高斯滤波的原理详细推导、解释,从图片的最基本的原理开始,到滤波模板的由来、以及怎么进行滤波进行详细阐述
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-10-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:breeze210
  1. 非高斯性作为粒子检测器

  2. 我们研究了具有自旋的大粒子在宇宙学相关器上的烙印。 使用有效通货膨胀理论的框架,我们将这些粒子与断裂时间平移和引力子的戈德斯通玻色子的耦合分类。 我们证明,只要粒子的质量接近哈勃尺度并且它们的相互作用破坏了膨胀背景的近似共形对称性,就可以在有效理论的有效性范围内产生可观测的非高斯性。 我们推导出标量和张量双谱的显式形状函数,这些函数可以用作将来的观测搜索的模板。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-01
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38689824
  1. 图像处理中的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比(基于MATLAB)

  2. 1. 主要工作: 基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. b) 均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 c) 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-03-31
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_43436616
  1. 离散高斯函数

  2. 在图像预处理中,对图像进行平滑,去除噪声,恢复原始图像是一个重要内容。本课题设计出了一个平滑尺度和模板大小均可以改变的高斯滤波器,用它对多幅加入各种噪声后的图像进行平滑,经过对各个结果图像的对比可知高斯滤波对服从正态分布的噪声去除效果比较好,并且相比各个不同参数,在平滑尺度为2,模板大小为7时效果最佳。
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2011-10-20
    • 文件大小:251904
    • 提供者:qiushuihonghu
  1. Android 高仿微信语音聊天页面高斯模糊(毛玻璃效果)

  2. 目前的应用市场上,使用毛玻璃效果的APP随处可见,比如用过微信语音聊天的人可以发现,语音聊天页面就使用了高斯模糊效果。 先看下效果图:   仔细观察上图,我们可以发现,背景图以用户头像为模板,对其进行了高斯模糊,并把它作为整个页面的背景色。 关于Android如何快速实现高斯模糊(毛玻璃效果),网上一堆相关介绍,可参考下面文章一种快速毛玻璃虚化效果实现–Android。 下面直接给出模糊化工具类(已验证可行): import android.graphics.Bitmap; /** * 快速模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-05
    • 文件大小:228352
    • 提供者:weixin_38547397
  1. 基于高斯色彩模型和模板匹配的限速标志检测

  2. 基于高斯色彩模型和模板匹配的限速标志检测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:544768
    • 提供者:weixin_38664469
  1. 一文了解高斯滤波器,附原理及实现过程

  2. 高斯滤波器是一种线性滤波器,能够有效的抑制噪声,平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似,都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同,均值滤波器的模板系数都是相同的为1;而高斯滤波器的模板系数,则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以,高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。   什么是高斯滤波器   既然名称为高斯滤波器,那么其和高斯分布(正态分布)是有一定的关系的。一个二维的高斯函数如下:   其中(x,y)(x,y)为点坐
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:114688
    • 提供者:weixin_38565003
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