Advertisement

阴影去除与检测_matlab_shadow-removal.zip_removal_阴影_阴影检测matlab

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套用于图像处理中阴影去除与检测的MATLAB工具包。通过先进的算法，有效分离并移除图像中的阴影部分，适用于科研和工程应用。包含详细注释的代码有助于用户深入理解技术细节，并灵活应用于多种场景需求。 这段文字全面介绍了阴影检测算法以及如何去除阴影的算法，涵盖了该领域的所有知识点。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 阴影去除与检测_matlab_shadow-removal.zip_removal_阴影_阴影检测matlab
    优质
    本资源提供了一套用于图像处理中阴影去除与检测的MATLAB工具包。通过先进的算法，有效分离并移除图像中的阴影部分，适用于科研和工程应用。包含详细注释的代码有助于用户深入理解技术细节，并灵活应用于多种场景需求。 这段文字全面介绍了阴影检测算法以及如何去除阴影的算法，涵盖了该领域的所有知识点。
     
  • HIS阴影检测_遥感影像_his_python_阴影检测_
    优质
    本项目采用Python编程语言，在遥感影像处理领域中应用HSV色彩模型中的HIS分量，专注于高效准确地进行阴影区域自动识别与分析。 武汉大学遥感原理实习要求将影像转换到HIS空间以实现阴影检测。
     
  • 2012123135.zip_阴影检测_抑制阴影_基于颜色分割的阴影Matlab检测方法
    优质
    本资源提供了一种基于颜色分割技术在MATLAB环境中实现的阴影检测与抑制方法，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究者。 基于MATLAB的阴影抑制算法实现包括边缘检测和颜色分割等多种方法，并进行了对比分析。
     
  • shadow-removal123456.rar_Matlab去阴影_Shadow去除_阴影移除
    优质
    本资源为MATLAB代码包，专注于图像处理中的去阴影技术。适用于科研与工程应用，帮助用户有效去除或减轻图像中的阴影干扰，提高图像质量与分析精度。 该方法简单实用，代码简洁，非常适合用于阴影去除。
     
  • Python OpenCV阴影检测
    优质
    本项目利用Python与OpenCV库开发实现对图像中阴影区域的有效识别和处理，通过算法优化提高检测精度。 利用OpenCV可以实现运动目标的跟踪与阴影检测。
     
  • 图像中的阴影检测与去除算法
    优质
    本研究探讨了一种先进的图像处理技术，专注于开发高效的阴影检测与去除算法，旨在改善图像质量和视觉效果。 Shadow Detection and Removal代码在图像阴影检测与去除算法方面表现出色。
     
  • Python OpenCV阴影检测(PythonOpencv).7z
    优质
    这是一个包含Python代码和相关资源的压缩文件包，用于在OpenCV中实现图像处理技术，专注于检测并移除或分析图像中的阴影区域。 利用Python和OpenCV实现运动目标的跟踪与阴影检测可以使用以下导入语句： ```python import cv2 import numpy as np ``` 注意：`import cv` 和 `import Image` 导入语句看起来像是错误或不完整的，可能需要根据实际需求进行调整。正确的图像处理库应该是OpenCV（cv2）和Python的PIL或者其更新版本Pillow中的Image模块。在使用这些库时，请确保安装了相应的包并查阅最新的文档以获得准确的信息。 如果有进一步的问题或是寻找更详细的实现代码示例，可以考虑查找相关的技术论坛、教程或官方文档来获取帮助和支持。
     
  • 利用VIBE算法检测车流量并去除鬼影和阴影
    优质
    本研究采用VIBE算法有效检测视频中的车辆流量，并通过优化处理消除虚假目标（鬼影）及自然遮挡（阴影），提升交通监控系统的准确性。 使用VIBE算法进行车流量检测，并采用帧差法消除鬼影现象；同时利用梯度算子去除阴影影响。
     
  • Python+OpenCV 去除阴影.zip
    优质
    本资源提供使用Python结合OpenCV库去除图像中阴影的技术和代码示例，适用于计算机视觉相关项目。包含详细注释与操作步骤。 下面是一个使用Python和OpenCV去除图像阴影的示例代码。这个例子展示了如何通过一系列处理步骤来减轻或移除照片中的阴影部分。 首先需要安装必要的库： ```bash pip install opencv-python numpy ``` 接下来是具体的代码实现： 1. 读取原始图片。 2. 应用灰度变换和直方图均衡化以增强对比度并减少噪声影响。 3. 使用中值滤波或其他去噪方法处理图像，进一步去除干扰的阴影区域。 4. 根据需要应用额外的技术或算法来优化结果。 请注意，在实际操作时可能还需要根据具体的应用场景对上述步骤进行调整或者添加特定的功能模块。