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Zernike-match
- 对输入图像进行预处理后提取目标轮廓，经过归一化处理得到目标形 状的平移、尺度不变的链状表达，再通过小波变换进行多尺度分析；引入Zernike 矩，利用Zernike 矩的特性，实现小波表达的旋转不变性，解决了小波变换对起始点的依赖。-right to import images from pretreatment profile targets, after processing to be a target shape tra
TextureImageRetrievalBasedonContourletTransformUsi
- Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2％到10％不等。实验结果表明,该方法改进了
OpenCVFindContoursByAdaptiveThreshold
- 在VC6下基于OpenCV的轮廓检测程序，其中图像的二值化操作基于Canny和自适应阈值。通过trackbar来实现不同情况下的轮廓检测。-in VC6 OpenCV Based on the outline of testing procedures, these two images based on the value of operating Canny and adaptive threshold. Through the t
OpenCVL
- 这个一个opencv代码。通过对库函数调用，实现图片的边缘检测以及轮廓识别。对于入门opencv很有参考价值。-this one OpenCV code. Through library function call, on the brink of achieving Photo contour detection and identification. For entry OpenCV of great reference value
Zernike-match
- 对输入图像进行预处理后提取目标轮廓，经过归一化处理得到目标形 状的平移、尺度不变的链状表达，再通过小波变换进行多尺度分析；引入Zernike 矩，利用Zernike 矩的特性，实现小波表达的旋转不变性，解决了小波变换对起始点的依赖。-right to import images from pretreatment profile targets, after processing to be a target shape tra
TextureImageRetrievalBasedonContourletTransformUsi
- Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2％到10％不等。实验结果表明,该方法改进了
readvc
- 基于轮廓的形状特征提取 1)该程序在VC＋＋6.0下编译通过； 2)测试图片说明：（图像路径名请在main函数中fp=fopen("1.bmp","rb")中设定） 64×64 24bit BMP： 图像1、2用来验证旋转图像识别；图像1、3用来验证平移图像识别；图像1、4用来验证缩放图像识别； 120×120 24bit BMP： 图像5、6用来验证平移图像识别；图像7、8用来验证旋转图像识别； 3)结果说
zernik
- 对图像运用zernike矩提取轮廓和图像重构-code
89346528ImageEnage
- matlabcontourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L -matlab
motiontrack
- 运动目标的给总与识别，可以实时显示目标的运动轨迹，支持高速相机实时处理视频数据，并可以获得运动目标的轮廓矩等信息-Moving target to the total and the identification of moving targets in real-time display track, real-time processing to support high-speed video camera and moving
match
- 在利用开源软件OPENCV的基础上，在.NET4.0的开发平台上实现动态的模板匹配。分别利用了Hu矩，轮廓树等匹配方式进行匹配。-Based on the use of open source software OPENCV. NET 4.0 development platform, dynamic templates matching. Use Hu moments, contour tree matching to match.
The-detection-of-traffic-lights
- 交通信号灯的检测是复杂场景下交通灯识别的重点。采用了色彩分割与关联滤波方案进行交通灯的检测。首先，建立交通信号灯的高斯模型，利用高斯向量与多色彩空间结合的方法进行图像分割。然后，采用基于区域增长与相似性判定的关联滤波，对色彩分割后的图像进行处理。最后，使用基于canny算子的边缘提取算法获取方向指示灯轮廓特征，并使用基于改进hu不变矩和马氏距离对方向指示信号灯进行分类。-The detection of traffic lights i
rZerrnike-maai
- 对输入图像进行预处理后提取目标轮廓，经过归一化处理的到目标形状的平移、尺度不变的链状表达，再通过小波变换进行多尺度度分析；引入Zernike 矩，运用Zernike矩的特性，实现小波表达的旋转不变性，解解决了小波变换对起始点的依赖。 -Preprocessing the input image to extract the target contour, after normalized to the translation of
statmoments
- 矩特征 统计特征轮廓特征 两张特征的提取方法 包涵飞机模型库图片-Outline characteristics of moment features two feature extraction methods covering the airplane model library picture
CV
- 图像处理 o 梯度 边缘和角点 o 采样 差值和几何变换 o 形态学操作 o 滤波和彩色变换 o 金字塔及其应用 o 连接组件 o 图像和轮廓矩 o 特殊图像变换 o 直方图 o 匹配 结构分析 o 轮廓处理 o 计算几何 o 平面划分 运动分析和对象跟踪 o 背景统计量的累积 o 运动模板 o 对象跟踪 o 光流 o 预估器 模式识别 o 目标检测 照相机定标和三维重建 o 照相机定标 o 姿态估计 o 极线几何 函数列表 参考图像处
huizhilunkuoju
- 查找和绘制图像的轮廓矩，对初学者来说很有帮助-Find and draw the outline of the image moments for beginners is very helpful
easycentroidpoint
- 提取二值图像的轮廓，根据hu矩求轮廓质心点(Extract the contour of the two value image, and calculate the contour centroid point according to the Hu moment)
merge
- 通过CCD采集图像位置信息，获取图像——>图像灰度化——>图像滤波——>二值化——>边缘检测——>寻找轮廓——>计算轮廓矩——>计算质心及方向，获得物体质心的位置与角度信息。(Images captured by the CCD sampling image location information, -- - > > image grayscale change - > im
轮廓矩求中心
- 这个是用halcon写的一个利用轮廓矩求取图片中物体的重心。包括前期的灰度化和滤波处理(This is written in halcon using a moment to get the center of gravity of the object in the picture. Including the pre-grayscale and filter processing)
Shape feature extraction
- 图像的形状特征一般是在物体从图像中分割出来以后进行分析，形状特征描述与尺寸测量结合起来可以作为区分不同物体的依据。形状特征有两类表示方法，一类是边界特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。(The shape feature of an image is generally analyzed after the object is segmented from the image