实验三 图像分割与边缘检测 上课老师:赵欢喜 实验指导:吴磊 实验地点:科技楼4楼计算机实验中心 时间:2010.12.14 一.实验目的 1. 理解图像分割的基本概念; 2. 理解图像边缘提取的基本概念;
滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号。其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱。 高频:图像中灰度变化剧烈的点。 低频:图像中平坦的,灰度变化不大的点。 根据图像的高频
KFSwiftImageLoader 是一个高性能、轻量级、节能的、用 Swift 编写的异步 Web 图像加载器。
这是一个二进制 库,用于 检测 图像 中的人脸 。 提供一个 32 位 的DLL 文件可在 Visual Studio 2010中使用 。 例子 / libfacedetect - example
CasparCG Client 是用于 Mac/Windows/Linux 平台控制图像、音频和视频输出录制的 CasparCG 的客户端。 系统需求 Windows 版本已经在 Windows
字表示的过程。它有各种各样的实际应用–从数字化印刷书籍、创建收据的电子记录,到车牌识别甚至破解基于图像的验证码。 Tesseract是一个能实现OCR的开源项目。你能在*Nix系统,Mac系统和W
net/baimafujinji/article/details/50629103 在图像处理实践中,将灰度图转化为二值图是非常常见的一种预处理手段。在Matlab中,可以使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图
是一个用来读写、生成超过90种图像格式的工具集合,支持包括 TIFF, JPEG, JPEG-2000,PNG, PDF, PhotoCD, SVG, 和GIF 等图像格式。GraphicsMagick
谷歌已经为谷歌地图/地球新增高清图像,这些高清图像包含世界多个地点,给用户带来更清晰,更详细的地点视觉体验。截至目前,164个城市和 108 个国家/地区有高清图像,包括华盛顿和奥地利。谷歌表示,它会
15个高效的图像优化WordPress插件
我最喜欢的格言是“一张图片胜过千言万语”,指的是静止图像可以传达复杂思想。图像比文字更有效的快速描绘大量信息。它们捕捉记忆,永远不会让你忘记你想要记住的事情。 Linux 上有大量的图像浏览器,多到令你无从选择。 这篇文章介绍了
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Google 在 2015 I/O 大会上推出的 Google Photos 不仅仅是一个相册,它可以将相册中同一个人物的照片整合在一起,比如回顾一个婴儿从小到大的成长轨迹。通过人工智能的长期学习,它甚至可以自动判断对你重 要的时刻、重要的人、和重要的事物。
学习从颜色分辨现实世界的图像 摘要 在计算机视觉背景颜色命名的语言具有分配彩色标签图像像素的作用。在一般情况下,对颜色命名研究应用于以下范例:有色片的集合是一个良好定义的实验装置由多个测试对象内标有
JBarcode是一个使用 了Java 2D API条形码图像创建工具,支持EAN13, EAN8, UPCA, UPCE, Code 3 of 9, Codabar, Code 11, Code 93
BJImageCropper 是一个简单的 UIView 子类,实现了用户对图像进行剪裁的功能。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/view/home/1343262337724
高分辨率遥感影像中丰富的地物目标与空间语义关系必须在多个尺度下才能充分表达和描述。多层次图像分割的目标就是对一幅图像通过一次分割生成具有网络层次关系的多尺度层次表达,为图像分类与地物目标提取提供基础。 项目主页: http://www
存,以及位图重用功能于一体的快速高效图像加载库,同时也方便了接口的使用。默认情况下,Glide库在Google Vooley项目的基础上实现了通过http协议的图像获取以及Android并行网络的操作。
cropbox.js 是一个实现了图像在线剪裁的 jQuery 、YUI 插件和 JavaScript 库。 Pure javascript window.onload = function() { var
这是一个图像裁剪的jQuery插件,提供能够满足您需求的大部功能。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/view/home/1394677553583