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搜索关键字:数字图像处理    ( 354个结果
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.56简单统计法图像二值化
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.56简单统计法图像二值化 ?? [函数名称] 简单统计法图像二值化 WriteableBitmap StatisticalThSegment(WriteableBitmap src) /// /// Stat... ...
分类:Windows程序   时间:2018-03-13 11:06:27    阅读次数:301
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.52图像K均值聚类
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.52图像K均值聚类 ?? [函数名称] 图像KMeans聚类KMeansCluster(WriteableBitmapsrc,intk) /// /// KMeans Cluster process. ... ...
分类:Windows程序   时间:2018-03-13 11:04:45    阅读次数:257
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.51图像统计滤波算法
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.51图像统计滤波算法 ?? [函数名称] 图像统计滤波WriteableBitmapStatisticalFilter(WriteableBitmapsrc,doubleT) /// /// Statisti... ...
分类:编程语言   时间:2018-03-13 11:04:28    阅读次数:225
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.58双峰法图像二值化
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.58双峰法图像二值化 ?? [函数名称] 双峰法图像二值化WriteableBitmapPeakshistogramThSegment(WriteableBitmapsrc) /// /// Pe... ...
分类:Windows程序   时间:2018-03-13 11:03:32    阅读次数:262
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化 ?? [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度... ...
分类:Windows程序   时间:2018-03-13 11:02:10    阅读次数:247
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.53图像傅立叶变换
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.53图像傅立叶变换 ?? [函数名称] 1,一维FFT变换函数Complex[]FFT(Complex[]sourceData,intcountN) 2,二维FFT变换函数Complex[]... ...
分类:Windows程序   时间:2018-03-13 11:01:03    阅读次数:224
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.55OSTU法图像二值化
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.55OSTU法图像二值化 ?? [函数名称] Ostu法图像二值化 WriteableBitmap OstuThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] /// ... ...
分类:Windows程序   时间:2018-03-13 11:00:30    阅读次数:258
数字图像处理-傅立叶变换
以下是个人理解,若有不对之处,烦请各位指正!感谢! 首先要知道一幅数字图像的两个域:空间域和频率域。空间域说白了就是那一个一个的格子,之前的那些处理方法都是在空间域上完成的(单个像元,相邻像元)。对于声音、光等这种波的频率很好理解,但对于图像这样一个二维信号该怎么理解频率呢? 频率描述的是信号变化的 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-11 17:36:46    阅读次数:152
windows上安装Anaconda和python的教程详解
 一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1、不开源,价格贵 2、软件容量大。一般3G以上,高版本甚至达5G以上。 3、只能做研究,不易转化成软件。 因此,我们这里使用Python这个脚本语言来进行数字图像处理。 要使用Python,必须先 ...
分类:编程语言   时间:2018-02-20 15:35:46    阅读次数:286
卷积神经网络入门(1) 识别猫狗
一下来自知乎 按照我的理解,CNN的核心其实就是卷积核的作用,只要明白了这个问题,其余的就都是数学坑了(当然,相比较而言之后的数学坑更难)。 如果学过数字图像处理,对于卷积核的作用应该不陌生,比如你做一个最简单的方向滤波器,那就是一个二维卷积核,这个核其实就是一个模板,利用这个模板再通过卷积计算的定 ...
分类:其他好文   时间:2018-02-11 01:12:43    阅读次数:561
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