【图像识别-指纹识别】指纹特征提取附matlab代码
为了除去指纹内部的伪特征点，求两个特征点之间的距离，如果距离小于一个阈值（例如10），则将两个伪特征点都删除。为了加快速度，在细化后的图像中，对每个像素点求八领域的像素和n，如果n=7，说明该像素点是端点，如果n=5，说明该像素点是分叉点。标准化是把图像的平均灰度和方差调整到预定的级别上，以减少脊线
Opencv图像基本操作——读取、显示、截取图像、属性、颜色通道、边界填充、图像融合
Opencv图像基本操作——读取、显示、截取图像、属性、颜色通道、边界填充、图像融合
猿创征文|OpenCV编程——计算机视觉的登堂入室
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄像头和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图像处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系
【OpenCV图像处理12】特征检测与匹配
OpenCV图像处理第十二部分：特征检测与匹配。主要内容包含：特征检测（Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、SIFT关键点检测、SURF特征检测和ORB特征检测）、特征匹配（暴力特征匹配、FLANN特征匹配）以及图像查找。......
Python图像处理丨图像的灰度线性变换
本文主要讲解灰度线性变换。
碎纸片的拼接复原-基于边缘匹配思想
基于贪心策略的边缘匹配思想解决2013年数学建模碎纸片复原问题一(附Python代码)
【OpenCV图像处理11】车辆统计项目
OpenCV图像处理第十一部分：车辆统计项目。主要内容包含：准备工作（涉及到的内容和整体流程）、加载视频、背景减除、形态学识别车辆、判断是否是车辆以及车辆计数并显示。
【计算机视觉】图像增强----图像的傅立叶变换
主要介绍计算机视觉中的傅里叶变换与离散余弦变换的应用，通过这个实验能了解什么是频谱，DCT能量系数与频谱之间的关系，什么是空域什么是频域。
图像处理之图像傅里叶变换
傅里叶变换是在以时间为自变量的“信号”与频率为自变量的“频谱”函数之间的某域研究中较复杂的问题在频域中变得简单起来，从而简化其分析过程；当自变量“时间”或“频率”为连续形式和离散形式的不同组合时，就可以形成各种不同的傅里叶变换对，即“信号”与“频谱”的对应关系。即傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分
【OpenCV图像处理10】图像直方图
OpenCV图像处理第十部分：图像直方图。主要内容包含：图像直方图的基本概念、使用OpenCV统计、绘制直方图、使用掩膜的直方图以及直方图均衡化。
【21天python打卡】第19天 python经典案例（5）
大家好，今天是21天python打卡第19天。今天通过案例将要学习到文本文件和二进制文件的区别，图像的处理，在图像的处理中，我们重点介绍了PIL的相关知识，最后，也是我们常用的csv文件的处理，如何读写和保存我们需要的结果文件。...
最新使用深度相机D435i运行Vins-fusion并建立octomap八叉树栅格地图
使用深度相机发布点云数据topic，完成八叉树模型实时转换
智能车逆透视教程(含上位机、源码)
智能车逆透视上位机以及详细教程
openCV实践项目：图片文本检测
仿射变换+内容提取
【OpenCV + Qt】 图像处理操作
【OpenCV + Qt】 图像处理操作：使用Qt界面实现 雪花屏 高斯模糊 中值滤波 毛玻璃 灰度化 XY方向模糊 双边模糊 腐蚀，感兴趣的欢迎一起学习!
【OpenCV图像处理】 图像拼接技术
【OpenCV图像处理】 图像拼接技术
【OpenCV 例程 300篇】241. 尺度不变特征变换（SIFT）
尺度不变特征转换算法（Scale-invariant feature transform，SIFT）是图像处理中经典的局部特征描述算法。OpenCV 提供了丰富的特征检测算法，而且继承了 cv::Feature2D 类，采用了统一的定义和封装。如：AffineFeature、AgastFeature
在线会议中人脸面部轮廓图像提取（三）——Dlib库人脸面部轮廓图像特征提取
当当当当，第三期来廖！接上一期，介绍完HOG特征提取我们继续学习Dlib库提取特征叭！
基于百度AI和QT的景物识别系统
基于百度AI和QT的景物识别系统，可以通过百度AI来识别出图片中的动物是什么种类并以文字的形式进行反馈。（每一部分都有源码）除此之外还有一些微功能作为点缀，分别实现了程序启动时的GIF动图效果、简易GIF播放器、打点计时器、按钮长按功能、任务栏加载进度条。...
【OpenCV】图像拼接 原理介绍 C++ OpenCV 案例实现
本文以实现图像拼接为目标，把分割开的图像进行拼接还原，核心的内容包括：OpenCV图像拼接相关原理以及OpenCV图像拼接案例的实现
