一 简述 最近恶补基础知识,借了<<Verilog传奇>>,<基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计>和<<基千FPGA的数字图像处理原理及应用>>这三本书. <<Verilog传奇>>是关于Verilog基础知识的,总共九章.由于书籍内容太多没时间看,故一般都是了解整本书的大致内容,遇到问题时能回忆起在那看过,再返回来仔细研究.后面两本书是图像处理的FPGA应用,有很多基本的图像处理操作,如常见的直方图技术,各种滤波,图像

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga

开发工具:Quartus II 9.1: 仿真软件:Questa Sim 10.0c: 硬件平台:Terasic DE2-115(EP2C35F672C6): 外设:hd44780控制器lcd1602: 3个工程文件:"lcd1602_cgram_controller.v" + "lcd1602_cgram_driver.v" + "lcd1602_cgram_driver_tsb.v": 设计思路: 底层直接操作lcd1602的模块为"

#!/usr/bin/python # Filename: histsimilar.py # -*- coding: utf-8 -*- import PIL.Image def make_regalur_image(img, size = (256, 256)): return img.resize(size).convert('RGB') def split_image(img, part_size = (64, 64)): w, h = img.size pw, ph = part_siz

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和

SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints>)得以完善. SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性

这里精选了一组很酷的 HTML5 效果.HTML5 是现 Web 开发领域的热点, 拥有很多让人期待已久的新特性,特别是在移动端,Web 开发人员可以借助 HTML5 强大功能轻松制作各种交互性强.效果丰富的Web 应用. 超炫 HTML5 粒子效果进度条 我喜欢粒子效果作品,特别是那些能够应用于实际的,例如这个由 Jack Rugile 基于 HTML5 Cavnas 编写的进度条效果.看着这么炫的 Loading 效果,即使让我多等一会也无妨:) 源码下载      在线演示 HTML5 C

作为一个前沿的 Web 开发者,对于 HTML5 和 CSS3 技术或多或少都有掌握.前几年这些新技术刚萌芽的时候,开发者们已经使用它们来小试牛刀了,如今这些先进技术已经遍地开发,特别是在移动端大显身手.这篇文章挑选了8个前沿的 HTML5 & CSS3 效果,记得收藏哦:) 温馨提示:为保证最佳的效果,请在 IE10+.Chrome.Firefox 和 Safari 等现代浏览器中浏览. HTML5 模拟现实物理效果 Ball Pool 是一个基于 HTML5 技术的实验,模拟现实物理效果,让

  下载源码 技术要点: 1.ZXing库的 使用 2.识别条形码和二 维码 3.自定义视图 4.源码带有非常详 细的中文注释 ...... 详细介绍: 1.ZXing库 ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库, 不过要支持JSR-234规范(自动对焦)的手机才 能正常使用,目前Android手机已基本都支持了 2.项目目录 3.识别条形码和二维码 通过使用ZXing库的支持,完成在Android手机 上识别条形码和二维码.具体注意事项如下: (1) 必须要开摄像头和自动 对焦的权限

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http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

A------------------------------------------------------------------------------------ 题目链接:http://202.197.224.59/OnlineJudge2/index.php/problem/read/id/1260 题解:随机 n 个数把矩阵补全成 n × n 的.那么就是要算伴随矩阵的第一行,也就是逆矩阵的第一列,高斯消元即可. 源码:(Q神写的高斯消元,先贴一下诶,待补) #include<cs

参考: https://blog.csdn.net/u012633319/article/details/80921023 二维高斯核, 可以根据下面的公式推到为两个一维高斯核的乘积: 原型: /** @brief Returns Gaussian filter coefficients. The function computes and returns the \f$\texttt{ksize} \times 1\f$ matrix of Gaussian filter coefficien

目录 前言 一.工具包位置 二.图像采集与色彩空间转换 1.文件读写 2.实现图片读取 3.使用算子cvtColor实现颜色空间转换 三.从摄像头采集图像 1.Camera类 2.属性节点 3.实现摄像头采集图像 四.源码下载 总结 前言 今天我们一起来使用LabVIEW AI视觉工具包快速实现图像的读取与颜色空间转换.从摄像头采集图像.工具包的安装与下载方法可见之前的两篇随笔. 一.工具包位置 已经安装好的工具包位于程序框图-函数选板-Addons-VIRobotics-opencv_yiku

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似.虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度.对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索.特征矢量生成.特征矢量匹配.目标锁定等工作,这样SIFT算法就很难适应这种需求了.SURF借鉴了S

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数