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原创 用最大距离判定的指尖检测算法（Python代码+OpenCV库，可直接运行）

用最大距离判定的指尖检测算法（Python代码+OpenCV库，可直接运行）1 编译环境2 原理介绍2.1 指尖检测应用2.2 实现原理2.3 实现步骤3 代码4 运行结果如下5 总结1 编译环境编程语言：PythonIDE：PyCharm 2017OpenCV库2 原理介绍2.1 指尖检测应用指尖检测应用范围非常广，常见应用如手势识别、人机交互等等领域，2.2 实现原理1、首先...

2019-08-28 14:27:26 2712

原创 Python环境下配置pywin32、OpenCV、Numpy等库的方法和步骤

Python环境下配置pywin32、OpenCV、Numpy等库的方法和步骤问题提出方法步骤1 找到pip所在的位置2 进入控制台2.1 win+R打开运行框2.2 输入cmd进入控制台2.3 初始位置指向桌面，如何进入安装路径中的pip程序呢3 安装win32模块总结问题提出在有一些代码中会遇到导入win32api这样类似的库，如下所示：import win32apiimport wi...

2019-08-27 11:11:52 633

原创 基于导向滤波的暗通道先验去雾算法（Python，可直接运行）

基于导向滤波的暗通道先验去雾算法（Python语言，可直接运行）1 编译环境2 原理介绍2.1 暗通道先验2.1.1 暗通道先验理论与去雾模型2.1.2 处理步骤2.2 导向滤波求t(x)3 代码4 处理结果4.1 第一组结果及其比较，暗通道图![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190801162445783.png?x-oss-process=i...

2019-08-01 16:32:43 10326 30

原创 SAD进行双目立体视觉匹配（Python语言）

SAD进行双目立体视觉匹配（Python语言）1 编译环境2 算法原理介绍3 基本流程3.1 步骤3.2 示意图4 代码（Python）5 运行结果6 结论1 编译环境编程语言：PythonIDE：PyCharm 20172 算法原理介绍SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值...

2019-07-30 16:09:06 4440 11

原创 Python与OpenCV快速实现图像的掩模运算

Python语言对图像实现快速的掩模运算编译环境介绍掩模代码运行结果原图掩模模板处理结果结论编译环境编程语言：PythonIDE：PyCharm2017介绍图像掩模是用选定的图像、图形或物体、对待处理的图像(全部或局部)进行遮挡来控制图像处理的区域或处理过程。用选定的图像、图形或物体,对待处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模...

2019-07-24 10:43:09 2620 3

原创 数字图像处理编程基础：Python语言不调用OpenCV函数实现Laplace算子锐化图像

Python语言不调用OpenCV函数实现Laplace算子锐化图像编译环境前言离散Laplace滤波模板不带对角项的滤波模板带有对角项的扩展模板Lpalace算子的数学定义实例分析代码展示运行结果结果对比结论编译环境编程语言：PythonIDE：PyCharm2017前言锐化处理的主要目的是突出灰度的过渡部分。图像锐化的用途多种多样，应用范围从电子印刷和医学成像到工业检测和军事系统的制...

2019-07-07 10:49:26 1127

原创 数字图像处理基础：频率域滤波（冈萨雷斯第三版数字图像处理第4章）

第4章 频率域滤波前言背景基本概念前言在第3章中对空间域滤波做了重点的研究与介绍，例如直方图均衡、中值滤波、均值滤波等等，但如果不了解在图像滤波中如何应用傅里叶变换和频率域的基本知识，要彻底理解这一领域是不太可能的。即使读者不是一位信号处理穿甲，也能深刻理解这些主题，关键在于要关注基本原理及它们与数字图像处理之间的关系。本章重点阐述傅里叶变换的变换过程及原理，并强调图像特征与用于表示这些特征的...

2019-07-05 16:43:58 1099

原创 数字图像处理编程基础：Python语言不调用OpenCV函数实现直方图统计和直方图均衡

Python语言不调用OpenCV函数实现均值滤波编译环境前提代码运行结果目的编译环境由于编程语言选择Python，所以博主用的编译器为PyCharm 2017前提我们在学了冈萨雷斯的数字图像处理（第三版）之后，了解到里面涉及到直方图处理（P72），首先对一副图像需要先进行直方图统计，统计工作完成之后，再进行直方图均衡，为锻炼编程能力，这里不调用opencv中的函数直接进行，而是自己写统计...

2019-07-04 17:09:44 2324

原创 数字图像处理编程基础：Python语言不调用OpenCV函数实现任意滤波模板对图像进行滤波

Python语言不调用OpenCV函数实现任意模板滤波编译环境前提代码滤波结果如下总结编译环境由于编程语言选择Python，所以博主用的编译器为PyCharm 2017前提岗萨勒斯第三版的数字图像处理中，介绍到空间滤波器模板，为了实现任意模板的滤波，例如33或55的均值滤波和33或55的高斯滤波，以及任意数值的空间滤波模板，用python语言在PyCharm中编写了如下代码。代码此次例...

2019-07-04 10:41:13 1192

原创 数字图像处理编程基础：Python语言不调用OpenCV函数实现均值滤波和中值滤波

Python语言不调用OpenCV函数实现均值滤波编译环境前提运行结果目的编译环境由于编程语言选择Python，所以博主用的编译器为PyCharm 2017前提我们在学了冈萨雷斯的数字图像处理之后，了解到里面许多的滤波函数，在OpenCV中这些滤波函数已经被写成函数储存在库中，但是为了提高编程水平，现在从新书写滤波函数如下：import cv2from pylab import *...

2019-07-02 15:39:34 1844

译文_High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters.rar
大多数现代跟踪器的核心部件是识别分类器，其任务是区分目标和周围环境。为了应对自然图像的变化，这个分类器通常使用翻译和缩放的样本补丁进行训练。这样的样本集充满了冗余——任何重叠的像素都被限制为相同的。基于这个简单的观察，我们提出了一个分析模型的数据集的数千个翻译补丁。通过证明所得到的数据矩阵是循环的，我们可以用离散傅立叶变换对其进行对角化，从而将存储和计算都减少了几个数量级。有趣的是，对于线性回归，我们的公式相当于一些最快的竞争跟踪者使用的相关滤波器。然而，对于核回归，我们推导了一种新的核相关滤波器（KCF），它与其他核算法不同，具有与线性相关滤波器完全相同的复杂性。在此基础上，我们还提出了一种基于线性核的线性相关滤波器的快速多通道扩展，我们称之为双相关滤波器（DCF）。KCF和DCF在50个视频基准测试中都优于诸如strike或tld之类的顶级追踪器，尽管它们以每秒数百帧的速度运行，并且在几行代码中实现（算法1）。为了鼓励进一步的发展，我们的跟踪框架是开源的。

2019-08-22

基于双目视觉的三维重构算法实现_王媛媛.pdf
基于 Altera DE1 SOC 开发平台，选用 OV7725 互补金属氧化物半导体( CMOS) 摄像头组进行图像采集，经现场可编程门阵列( FPGA) 预处理后由视频图形阵列( VGA) 显示器显示。基于双目视觉的三维场景重构算法包含图像预处理、多线程加速立体匹配以及 AD-Census 匹配，采用了 Verilog HDL 和统一计算设备架构( CUDA) 编程实现。实验结果表明: 系统实现了以 7 帧 /s 速度计算 640 像素×480 像素大小的深度图; 并且可以将以 1．8°为间隔的 150 幅深度图转换为点云，重构出 270°左右视野内的三维场景。

2019-08-21

基于视觉的目标识别中改进SIFT算法研究_马庭田.pdf
为解决 SIFT 特征匹配算法计算量大、运算速度慢等问题，在详细分析了原有经典算法的基础上，对其进行改进: 一方面从降低运算复杂度的角度考虑，通过对每个像素的梯度模值和梯度方向进行高斯加权，将原有 128 维的特征描述符降低至 24 维; 另一方面对特征向量的搜索方法进行改进，在原有 BBF 搜索方法的基础上，引入每一维度的数据与节点之间的关系来限定搜索范围，减少搜索次数，提高算法的搜索速度，进而减少算法整体的运行时间。最后，通过实验验证算法在运算速度上的提升，同时对匹配的准确度进行分析，在保证算法准确度的基础上提升运算速度。

2019-08-21

目标跟踪算法综述_孟琭.pdf
目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题, 最近随着人工智能技术的飞速发展, 运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注. 本文对主流目标跟踪算法进行了综述, 首先, 介绍了目标跟踪中常见的问题, 并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类: 早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法. 接下来, 对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较. 最后, 使用 OTB-2013 数据集对目标跟踪算法进行测试, 并对结果进行分析, 得出了以下结论: 1) 相比于光流法、 Kalman、 Meanshift 等传统算法, 相关滤波类算法跟踪速度更快, 深度学习类方法精度高. 2) 具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好. 3) 使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础. 4) 尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.

2019-08-21

双目视觉立体匹配技术研究及其应用.pdf
双目立体视觉技术是计算机视觉中的非常重要的技术研究领域，并已经在诸多的实际应用领域得到了推广。本文详细介绍了双目立体视觉技术的理论基础，并结合实际应用，重点研究了边缘特征提取和立体匹配方法。

2019-08-21

基于单幅图像的快速去雾算法_刘倩.pdf
雾霾等天气会导致室外图像可视性降低,进一步导致室外图像处理系统性能下降.本文给出一种基于单幅彩色或灰度图像的快速去雾算法.基于物理模型分析,仅利用均值滤波对环境光和全局大气光进行估计.本文算法简单有效,能够用于实时计算.实验表明,与其他算法相比较,结果具有很好的可视性.

2019-07-31

基于Python语言的SAD算法进行双目立体匹配.rar
SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。

2019-07-30

智能算法外文文献.rar
“智能算法”是指在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络，天牛须搜索算法等。这些算法或理论都有一些共同的特性（比如模拟自然过程。它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地。

2019-07-29

第七章 视觉模型.pptx
数字图像处理中视觉模型，视觉模型在一般的图形学中就是投影的方式，如透视投影就是模拟人视觉的一个模型，当然还有双目视觉在计算机视觉中遇到 的问题等

2019-07-29

译文_Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior.docx
图像去雾算法的的原文，在本文中，我们提出了一个简单但有效的图像先验暗通道之前，从一个单一的输入图像去除混浊。暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。

2019-07-29

机器视觉系统组成研究_李福建.pdf
机器视觉系统的主要组成部分、各部分的功能及作用，相当有用

2019-07-05

OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf
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

2019-07-05

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