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搜索资源列表

  1. Unity 高斯模糊Shader

  2. 高斯模糊GaussianBlur，里面提供了实例，该模糊应用的范围包括3D模型、UI（UGUI等）。不同于Unity自带的相机全屏模糊（后处理屏幕特效），是一个材质球的方式，直接模糊当前物体层级的背景图像。可以添加到任何能设置材质球的地方，比如UGUI的一个Panel组件，在Image里的Material中设置此高斯模糊的材质球，则在此Panel后面的所有UI以及3D物体都将模糊，并可以调节强度。里面有两种模糊shader，一种是针对移动端性能优化的，使用了两次高斯模糊；一种是高质量的，三次高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-27
    • 文件大小：83968
    • 提供者：gl5773477

  1. GaussianBlur

  2. 图像处理有很多种方式，运用高斯滤波模型，对图像进行模糊处理。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-19
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u014265489

  1. shader 模糊

  2. 高斯模糊GaussianBlur，里面提供了实例，该模糊应用的范围包括3D模型、UI（UGUI等）。不同于Unity自带的相机全屏模糊（后处理屏幕特效），是一个材质球的方式，直接模糊当前物体层级的背景图像。可以添加到任何能设置材质球的地方，比如UGUI的一个Panel组件，在Image里的Material中设置此高斯模糊的材质球，则在此Panel后面的所有UI以及3D物体都将模糊，并可以调节强度。里面有两种模糊shader，一种是针对移动端性能优化的，使用了两次高斯模糊；一种是高质量的，三次高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-12-18
    • 文件大小：4096
    • 提供者：ldy597321444

  1. Go语言的图像过滤工具包Gift.zip

  2. Gift 包提供一整套有用的图像处理过滤器。完全使用 Go 语言，没有 Go 标准库之外的外部依赖。安装／更新go get -u github.com/disintegration/gift文档http://godoc.org/github.com/disintegration/gift快速开始// 1. 创建一个新的 GIFT 过滤器列表以及添加一些过滤器 g := gift.New(     gift.Resize(800, 0, gift.LanczosResampling),     

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39840588

  1. GaussianBlur.zip

  2. OpenCV高斯滤波图像处理算法库，谢谢阅览！ 感谢各位！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：jackyrui

  1. 运动车辆检测跟踪系统opencv.zip

  2. 运动车辆检测跟踪系统opencv 在识别运动车辆上主要需要以下9个步骤： （1）读取帧（VideoCapture,Mat） （2）ROI选定（Rect） （3）平滑处理（GaussianBlur） （4）灰度处理（cvtColor，CV_RGB2GRAY） （5）帧差或背景差（absdiff） （6）二值化（threshold） （7）膨胀（dilate） （8）腐蚀（erode） （9）绘制运动车辆（findContours，rectangle）

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_43418738

  1. opencv图像处理基础参考Program.zip

  2. OPENCV学习历程，内容如下： 1.像素指针-.ptr()方法 2.图像滤波-filter2D() 3.图像卷积-filter2D() 4.图像转换-cvtColor() 5.sobel算子-Sobel() 6.图像运算-addWeighted() 7.图像指针-.at(row, col)[0]方法 8.图形绘制-rectangle() 9.字符打印-putText() 10.图像滤波-GaussianBlur() 11.双边滤波-bilateralFilter() 12.图像腐蚀-erode

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：30720
    • 提供者：z18209718606

  1. 用opencv给图片换背景色的示例代码

  2. 图像平滑 模糊/平滑图片来消除图片噪声 OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 2D 卷积 OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）： img = cv2.imread('lena.jpg') # 定义卷积核 kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 10 # 卷积

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38678057

  1. python+opencv实现动态物体追踪

  2. 简单几行就可以实现对动态物体的追踪，足见opencv在图像处理上的强大。 python代码： import cv2 import numpy as np camera=cv2.VideoCapture(0) firstframe=None while True: ret,frame = camera.read() if not ret: break gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.Gaussian

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38707192

  1. python+opencv车道线检测（简易实现）

  2. python+opencv车道线检测（简易实现） 技术栈：python+opencv 实现思路： canny边缘检测获取图中的边缘信息； 霍夫变换寻找图中直线； 绘制梯形感兴趣区域获得车前范围； 得到并绘制车道线； 效果展示： 代码实现： import cv2 import numpy as np def canny(): gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #高斯滤波 blur = cv2.Gauss

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：172032
    • 提供者：weixin_38689191

  1. 【opencv学习笔记 23轮廓发现】

  2. 轮廓发现 是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取阈值的选定会影响最终轮廓发现的结果。 利用梯度来避免阈值的烦恼 相关代码 import cv2 as cv def edge_demo(image): """ 边缘处理 :param image: :return: """ blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.CO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38529123

  1. 高斯滤波GaussianBlur()中参数详解

  2. 高斯滤波GaussianBlur()中参数详解： 高斯滤波是应用于图像处理，对图像进行滤波操作（平滑操作、过滤操作，去噪操作） 在python中的格式为： cv2.GaussianBlur（ SRC，ksize，sigmaX [，DST [，sigmaY [，borderType ] ] ] ） →DST 在c++中的格式为： void GaussianBlur（ InputArray src，OutputArray dst，Size ksize，double sigmaX，double sig

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38663113

  1. 高斯滤波GaussianBlur()中参数详解

  2. 高斯滤波GaussianBlur()中参数详解： 高斯滤波是应用于图像处理，对图像进行滤波操作（平滑操作、过滤操作，去噪操作） 在python中的格式为： cv2.GaussianBlur（ SRC，ksize，sigmaX [，DST [，sigmaY [，borderType ] ] ] ） →DST 在c++中的格式为： void GaussianBlur（ InputArray src，OutputArray dst，Size ksize，double sigmaX，double sig

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38628647

  1. python opencv实现图像边缘检测

  2. 本文利用python opencv进行图像的边缘检测，一般要经过如下几个步骤： 1、去噪 如cv2.GaussianBlur()等函数； 2、计算图像梯度 图像梯度表达的是各个像素点之间，像素值大小的变化幅度大小，变化较大，则可以认为是出于边缘位置，最多可简化为如下形式： 3、非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。如下图所示： 4、滞后阈值 现在要确定那些边界才是真

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38648396

  1. python opencv 二值化 计算白色像素点的实例

  2. 贴部分代码 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from PIL import Image area = 0 def ostu(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度 blur = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0) # 阈值一定要设为 0 ！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_38583278

  1. OpenCV 圆与矩形识别的方法

  2. 最近一个项目用到了图像识别，之前从未接触过OpenCV，经过各种找教程，终于是搞懂了一些。 整个具体流程大概是获取图像–>图像二值化，灰度图(cvtColor)–>图像降噪(GaussianBlur)->轮廓识别(cvFindContours)–>形状判断。 大多数教程很专业，各种参数分析看不懂，经过各种搜索终于是搞懂了。 识别圆 在识别圆方面，OpenCV有内置的方法：霍夫圆变化： HoughCircles(edges, circles, CV_HOUGH_GRADI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_38701683

  1. opencv3.0识别并提取图形中的矩形的方法

  2. 利用opencv来识别图片中的矩形。  其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。  1. 对输入灰度图片进行高斯滤波  2. 做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理  3. 提取图片轮廓  4. 识别图片中的矩形  5. 提取图片中的矩形 1.对输入灰度图片进行高斯滤波 cv::Mat src = cv::imread(F:\\t13.bmp,CV_BGR2GRAY); cv::Mat hsv; GaussianBlur(src,hsv,cv::Size(5,5

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38529436

  1. (一)OpenCV图像处理基础_08_图像模糊一

  2. 模糊原理 Smooth/Blur 是给图像预处理时候减低噪声(背后是数学的卷积计算) 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波 归一化盒子滤波（均值滤波） blur(Mat src, Mat dst, Size(xradius, yradius), Point(-1,-1)); 高斯滤波(正态） GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size(11, 11), sigmax, sigmay); 其中Size（x, y）, x, y 必须是正数而且是奇数 #inc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38608693

  1. OpenSelfSup:自我监督学习工具箱和基准-源码

  2. OpenSelfSup 消息 下游任务现在支持更多方法（掩码RCNN-FPN，RetinaNet，关键点RCNN）和更多数据集（Cityscapes）。 “ GaussianBlur”从Opencv替换为PIL，而MoCo v2的训练速度翻倍！ （时间/迭代时间0.35秒-> 0.16秒，SimCLR和BYOL也受到影响。） OpenSelfSup现在支持 ！ MoCo v2的一个错误已得到修复，现在结果是可重现的。 OpenSelfSup现在支持 ！ 介绍 master分支适用于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：499712
    • 提供者：weixin_42134054

  1. song2：Go中的快速高斯模糊-源码

  2. 歌2 Go中高斯模糊算法的快速（线性时间）实现。 原始算法取自 ，并使用goroutine。 安装与使用 包裹 从该存储库下载并编译。 go get -u github.com/matsuyoshi30/song2 并将其作为包导入，调用API song2.GaussianBlur(src, blurRadius) 。 package main import ( "fmt" "image" "image/png" "os" "github.com

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：881664
    • 提供者：weixin_42131861
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