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MSER.zip - 一種重要的圖像中連通分量提取方法,可以用于圖像分割、場景文字檢測等場合
MSER.rar - 該代碼是對MSER(Maximally stable extremal regions )方法的編程實現。采用的基于opencv的庫進行編程,用的是vc++6.0工具。且對不是騙人的代碼,大家可以根據分析代碼,結合文獻,進一步對該代碼加以改進。
SWT.rar - 文字提取,從自然圖像中提取文本信息,使用CVPR上的一種SWT(筆畫寬度轉換)
SWT.zip - 筆畫寬度變換,用于文本檢測,本人測試過,效果一般,不過可以作為初學者的參考
HW_PDF_OCR_80.rar - 圖片文字識別很好用,方便大家使用,讓圖片的文字迅速被抓去變成文字、
MATLAB實現圖像去噪 濾波 銳化 邊緣檢測.rar - MATLAB文字連通域代碼,可以直接用,解壓就行
89346476texture.rar - 利用特征提取對圖像中的文字進行定位和檢測
liantongyu.rar - 這是采用基于連通域的方法對圖像中的文字進行檢測的算法,可以將文字檢測并標記出來
edgebased.rar - 這是使用基于邊緣的方法對文本圖像中的文字進行檢測的算法,可以將圖像中的文字提取并標記出來。
bianyuanjianceyufenge.rar - 關于邊緣檢測、圖像分割matlab源程序,Prewitt算子、LoG算子檢測、閾值分割、水線閾值法分割、文字和非文字區分等
多種圖像邊緣檢測與分割處理.rar - 程序代碼說明 P0401:用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 P0402:用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 P0403:用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404:圖像的閾值分割 P0405:用水線閾值法分割圖像 P0406:對矩陣進行四叉樹分解 P0407:將圖像分為文字和非文字的兩個類別 P0408:形態學梯度檢測二值圖像的邊緣 P0409:形態學實例——從PCB圖像中刪除所有電流線,僅保留芯片對象
VCandOpenCVsources.rar - 源碼1:實現對圖像平滑處理。比如噪聲消除(二什圖像的黑白點噪濾除;消除孤立黑像素點);鄰域平均 法;中值濾波;加噪等。 源碼2:對圖像進行閾什分割和輪廓提取。 源碼3:進行圖像的合成。 源碼4:圖像的變換域處理 源碼5:銳化及邊緣檢測 源碼6:灰度變換 motiondetect1:基于OpenCV 運動檢測(攝像頭或.avi)
Image enhancement.rar - In this work, we discuss the effect of applying the filter coefficients generated using integer window sequences and the compare the effect of using filters designed using integer sequences as windows over conventional classical window based filters for smoothening and sharpening of the images. An important advantage of using the integer sequence based window functions is the ease of generating these sequences. In order to see the quality of the reconstruction process, the results are compared with other enhancement techniques such as order statistics, i.e. median filters and rank filters. The mean square error plot for low pass filtered image shows that over a certain range of threshold values the filter designed based on integer sequences outperforms the filters designed using classical (real numbers) windows. High pass filters designed using integer windows are found to sharpen the images much better than the filters designed using classical windows.
image-sharpen.zip - 空間域圖像平滑和銳化,《計算機圖像處理與識別技術》源代碼
ImageRegistration.rar - 基于邊緣特征的圖像配準算法源碼 基于邊緣特征的圖像配準算法是將不同時間、不同的傳感器(成像設備)或不同條件下(天候、照度、攝像位置和角度等)獲取的同一場景的兩幅或多幅圖像根據其邊緣特征進行匹配、疊加的處理,最終生成一幅全景圖像的方法。該方法具有抗噪性強,匹配速度快,誤匹配率低,適用于多種類型的圖像等優點,主要可以運用于以下領域: (1)軍事研究領域,如飛行器輔助導航系絞、武器投射系統的末制導以及尋地等應用研究; (2)醫學圖像分析,如數字剪影血管造影DSA血管造影術、腫瘤檢測、白內障檢測、CT、MRI、 PET、 SPECT圖像結構信息融合; (3)模式識別,如特征識別、波形分析、簽名證實、目標物運動跟蹤、序列圖像分析等; (4)計算機視覺,可用于目標定位、自動質量控制等; (5)遙感數據分析,多電磁波段圖像信息融合,如多譜段的等場景分類、定位和識別定義好的或已知特征的場景、自然資源監控、核生長監控、市區增長檢測等。 本算法實現使用VC++6.0為開發環境,目前只支持灰度圖像,感興趣的朋友可以進一步擴展。
EDLinesTest.rar - EDLines是一種快速直線檢測算子,2012年在ICCV上提出,也是目前處理直線檢測最快的算法之一,該算法包含三個步驟:(1)邊緣提?。豪肊dge Drawing (ED)算法[28,29]從灰度圖像中提取邊緣片段;(2)線段檢測:利用最小二乘法提取直線段;(3)線段確認:遵循Helmholtz定律,從已提取的直線段中摒棄虛假線段。EDLines算法的優越性得益于Edge Drawing (ED)算法能夠從灰度圖像中準確、快速、穩定地提取出光滑、完整的邊緣片段。Edge Drawing (ED)算法包含以下步驟: (1)采用size=5*5,σ=1的高斯核對灰度圖像進行平滑濾波,去除噪聲; (2)采用一種常用的梯度算子,如Prewitt、Sobel或Scharr等計算平滑后圖像中每個像素點的梯度幅度和梯度方向; (3)將梯度圖中鄰域內幅度最大的像素點標記為錨點,這些錨點成為圖像邊緣點(edge elements)的概率很大; (4)將相鄰的錨點連接成邊緣線。從一個錨點起始,ED利用相鄰像素的梯度幅度和方向在梯度為最大值的錨點之間游走。
log.rar - 提出基于拉普拉斯高斯(Laplacian of Gaussian,LoG)算子邊緣檢測的全局二值化方法對其進行處理,該方法通過提取圖像邊緣部份的像素灰度獲得圖像二值化的閾值。處理結果表明,與傳統的幾種方法相比,該方法能夠快速選取良好的二值化閾值,較好地區分目標和背景,在相當大模板寬度內圖像二值化的結果都令人滿意。
julei.rar - 一種改進的聚類算法應用到圖像處理中,實現圖像的邊緣檢測和分割,內附程序圖片和論文。
Mend_Choose.rar - 在對條紋圖像進行細化之后,對于圖像上存在的毛刺,針對matlab自帶函數的不足,使用選擇性方式進行去毛刺處理,不僅包括了條紋,還去掉了毛刺
particle-count.rar - 讀取圖像,轉化為二值,去除毛刺噪點像素,去除孤立的前景像素,膨脹,對顆粒進行計數

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