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搜索资源列表

  1. VC与Labview、Matlab编程论文资料

  2. 这是VC与Labview、Matlab编程论文资料，全部为pdf格式，讲述有VC编程技巧、也有VC与Labview混合编程， VC与matlab混合编程，有365个，约500M，分成4个【独立】压缩包，如果想要全部的论文则需要下载全部压 缩包，否则你下载的可能只是里面的一部分论文。 CAD与VC数据接口平台的研究与应用.pdf Java可视化集成开发环境的研究与实现.pdf Java调用VC_DLL实现串口GPS的访问.pdf LabVIEW_快速构建步进电机控制系统的利器.pdf LabVI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-05
    • 文件大小：136314880
    • 提供者：zhuce0001

  1. VC与Labview、Matlab编程论文资料[2].rar

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-05
    • 文件大小：120586240
    • 提供者：zhuce0001

  1. VC与Labview、Matlab编程论文资料[4].rar

  2. 这是VC与Labview、Matlab编程论文资料，全部为pdf格式，讲述有VC编程技巧、也有VC与Labview混合编程， VC与matlab混合编程，有365个，约500M，分成4个【独立】压缩包，如果想要全部的论文则需要下载全部压 缩包，否则你下载的可能只是里面的一部分论文。 CAD与VC数据接口平台的研究与应用.pdf Java可视化集成开发环境的研究与实现.pdf Java调用VC_DLL实现串口GPS的访问.pdf LabVIEW_快速构建步进电机控制系统的利器.pdf LabVI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-05
    • 文件大小：84934656
    • 提供者：zhuce0001

  1. python编写的opencv示例代码可直接运行OpenCVForPython.py

  2. 需要安装python2.7，如果使用的python3版本，相应代码需要进行适当修改 需要安装numpy包、opencv包以及matplotlib包 示例代码包含以下模块： 1.读入和显示图像,save image 2.放大缩小图像 3.画线、矩形、园、椭圆、多边形、文字 4.鼠标的每次左键点击操作在图中画圆 5.通过调节拖动条改变背景颜色 6.读取并修改image 7.将image拆分成BGR三个通道的图像，再将BGR三通道的图像融合成一个image 8.两张图像按像素直接相加 9.两张图像根

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-01-11
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：liluo0815481

  1. python3.x Opencv Toturial

  2. 本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。对于这些 人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。为了一个小问 题就让他们去学习 C++ 这么深奥的语言几乎是不可能的。而 Python 的悄 然兴起给他们带来的希望，如果说 C++ 是 tex 的话，那 Python 的易用性 相当于 word。他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们 来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。别人经常说 Python 不够 快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_34745295

  1. 热传导各向异性扩散降噪（python代码实现）

  2. 各向异性扩散滤波主要是用来平滑图像的，克服了高斯模糊的缺陷，各向异性扩散在平滑图像时是保留图像边缘的，和双边滤波很像。 通常我们有将图像看作矩阵的，看作图的，看作随机过程的，记得过去还有看作力场的。这次新鲜，将图像看作热量场了。每个像素看作热流，根据当前像素和周围像素的关系，来确定是否要向周围扩散。比如某个邻域像素和当前像素差别较大，则代表这个邻域像素很可能是个边界，那么当前像素就不向这个方向扩散了，这个边界也就得到保留了。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-04-24
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_43008645

  1. opencv的全部基础操作，很实用，我从github上下载的，例子都调试过。anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。

  2. code_001 | [图片读取与显示](python/code_001/opencv_001.py) | ✔️ code_002 | [图片灰度化](python/code_002/opencv_002.py) | ✔️ code_003 | [图像创建与赋值](python/code_003/opencv_003.py) | ✔️ code_004 | [图像像素读写](python/code_004/opencv_004.py) | ✔️ code_005 | [图像像素算术操作(加减乘

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：neu1835

  1. data_argument.py

  2. python实现数据扩增操作（含有水平、垂直翻转，各种颜色抖动（高斯模糊，普通模糊，边缘增强，浮雕，轮廓等），多角度旋转）。自己也用这代码，真实可靠

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：8192
    • 提供者：qxqsunshine

  1. Python-EdgeConnect使用对抗性边缘学习进行生成图像修复

  2. edge-connect 加拿大安大略理工大学开源的图像自动修复方法，可由线到面逐步修复受损或被打码的图像，也可进行图像拼接、移除、编辑等操作。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39840588

  1. OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

  2. 数字图像处理（第三版）冈萨雷斯，北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_28005905

  1. Python二十多种常用图像处理方法集成工具

  2. 利用Python集成了20多常用的图像处理方法，包括二值化、边缘检测、开闭运算、高斯模糊、直方图等操作。仅需要读取图片便能运行，可在Python3环境下直接运行，无需调整。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：23552
    • 提供者：qq_41541249

  1. python模拟哔哩哔哩滑块登入验证

  2. python模拟哔哩哔哩滑块登入验证 准备工具 pip3 install PIL pip3 install cv2 pip3 install numpy 谷歌驱动 谷歌驱动 谷歌驱动下载链接 ：http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/ 前言 本篇文章采用的是cv2的Canny边缘检测算法进行图像识别匹配。 Canny边缘检测算法参考链接：https://blog.csdn.net/yuanpan/article/details/82011826 具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：378880
    • 提供者：weixin_38501610

  1. opencv+python实现均值滤波

  2. 本文实例为大家分享了opencv+python实现均值滤波的具体代码，供大家参考，具体内容如下 原理 均值滤波其实就是对目标像素及周边像素取平均值后再填回目标像素来实现滤波目的的方法，当滤波核的大小是3×3 3\times 33×3时，则取其自身和周围8个像素值的均值来代替当前像素值。 均值滤波也可以看成滤波核的值均为 1 的滤波。 优点：算法简单，计算速度快； 缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是景物的边缘和细节部分。 代码 import cv2 as cv import numpy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38550834

  1. Python实现Canny边缘检测算法

  2. Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny于1986年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny检测算法包含下面几个阶段：1.灰度化2.高斯模糊3.计算图片梯度幅值4.非极大值抑制5.双阈值选取灰度化实际上是一种降维的操作，可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话，不灰度化，也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中，都会包含噪声。但有时候，图片中的噪声会导致图片中边缘信息的消失。对此的解决方案就是使用高斯平滑来减少噪声，即

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：246784
    • 提供者：weixin_38628612

  1. Python使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测

  2. Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方向和负方向上是否是局部最大值，如果是，则抑制该像素（像素不属于边缘）。这是一种边

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38630463

  1. Python使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测

  2. Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。 非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38616435

  1. Python实现Canny边缘检测算法

  2. Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny 于1986年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段：1.灰度化2.高斯模糊3.计算图片梯度幅值4.非极大值抑制5.双阈值选取 灰度化实际上是一种降维的操作，可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话，不灰度化，也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：246784
    • 提供者：weixin_38742532

  1. opencv python Canny边缘提取实现过程解析

  2. 这篇文章主要介绍了opencv python Canny边缘提取实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Canny是边缘提取算法，在1986年提出的是一个很好的边缘检测器Canny算法介绍 非最大信号抑制： 高低阈值连接： example import cv2 as cv import numpy as np # canny运算步骤：5步 # 1. 高斯模糊 - GaussianBlur # 2. 灰度转换 - cv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38599545

  1. python实现canny边缘检测

  2. canny边缘检测原理 canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。 1 高斯模糊（略） 2 计算梯度幅值和方向。 可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等; 一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy： 进一步可以得到图像梯度的幅值： 为了简化计算，幅值也可以作如下近似： 角度为： 如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交） ： θ = θm =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38651929

  1. Python+OpenCV图像处理——实现轮廓发现

  2. 简介：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，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：287744
    • 提供者：weixin_38700430
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