[图形图像处理(光照,映射..)] halcon-添加运动模糊

说明：用halcon给图像添加不同程度的运动模糊，可运行已调试，可作为学习参考(Using Halcon to add different degrees of motion blur to the image, can run, has been debugged, can be used as a learning reference)
<nitu63 > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] 读TIFF

说明：遥感影像可以用TIFF文件表示，为了读取遥感影像，可以使用python读取TIFF文件并进行重排(Remote sensing images can be represented by TIFF files. In order to read remote sensing images, TIFF files can be read and reshapeed by using Python)
<rsjing > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] tofloat

说明：tofloat函数M文件，用于将输入数据格式转换为double类型 lpfilter.m低通 hpfilter.m高通(The tofloat function M file, for the input data format is converted to double type)
<饶 > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] regiongrow

说明：图像处理中常用的M文件，区域生长regiongrow.m文件 paddedsize.m文件(The M file used in image processing, regional growth regiongrow.m paddedsize.m file)
<饶 > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] tut12Code(2)

说明：timing tutorial of current affiar
<yqqqqq > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] BMPprocess

说明：输入彩色的BMP图像，输出灰度图和每一个像素点的灰度值(The input BMP color image, gray output grayscale and each pixel value)
<wendyriceu > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] My_kmeans

说明：自己写的一个简单的kmeans聚类算法，比较简单，真的简单(Kmeans clustering algorithm)
<Kry > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] LineWarning

说明：树莓派平台下的直线检测与告警提示，基于opencv库(LineDection and Warning based on Raspberry PI3)
<zzs2623 > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] CS_CoSaMP

说明：一维的图像压缩感知重构代码，使用了mop方法(One dimensional compressed sensing reconstruction)
<XHUAN0CTY > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] matlab

说明：基于区域的区域生长图像分割方法，提供给从事图像分割的朋友们(Region based image segmentation method for region growing)
<hdtvdhvdhbxshvvjhuxd > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] histogram

说明：图像直方图统计，并生成灰度图。 matlab程序(Histogram of the image statistics, and generate grayscale. Matlab program)
<SO随意 > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[图形图像处理(光照,映射..)] Colorhist_Libsvm_dem

说明：随着科学技术的飞速发展，机器学习与人工智能技术的不断创新，人们对特定信息检索的需求逐渐增加，使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。近几年来，基于内容的图像分类的研究焦点主要集中在自然图像的场景分类和物体分类两个方面，大多采用有监督学习方法，通过对底层特征建模和中间语义分析来实现分类。 本文基于Libsvm的图像分类研究及实现，主要针对的是物体分类这一方面，选用了五类水果作为分类研究的对象。对图像进行分类的大体步骤主要包括采
<安安* > 在 2024-09-21 上传 | 大小：1024 | 下载：0