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数字图像处理和计算机视觉的Demo(C++)

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简介：
本项目为C++开发的数字图像处理与计算机视觉演示程序，包含边缘检测、特征提取及图像分割等功能，旨在展示基本视觉算法的实际应用。 数字图像处理与计算机视觉的Demo用C++编写，适合初学者学习。

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  • 数字图像处理和计算机视觉的Demo(C++)
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    本项目为C++开发的数字图像处理与计算机视觉演示程序，包含边缘检测、特征提取及图像分割等功能，旨在展示基本视觉算法的实际应用。 数字图像处理与计算机视觉的Demo用C++编写，适合初学者学习。
     
  • 数字图像处理和机器视觉原书PDF版
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    《数字图像处理与机器视觉》原书PDF版全面介绍了数字图像处理的基本原理和技术，涵盖图像增强、复原、压缩及模式识别等内容。适合科研人员和高校师生阅读参考。 《数字图像处理与机器视觉》原书PDF版包含大量实例，这些例子是用C++和Matlab编写的。由于文件较大，光盘内容会单独上传。
     
  • 数字图像处理和机器视觉示例源代码
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    本资源包含丰富的数字图像处理与机器视觉算法的示例源代码，适用于学习、研究及项目开发，涵盖多种编程语言实现。 非常有用的代码，用于数字图像处理与机器视觉的演示源代码（MATLAB代码及相关资料）。
     
  • 【计算机视觉】数字图像处理基础题目报告及图片
    优质
    本报告聚焦于计算机视觉领域中的数字图像处理基础知识，通过解答相关题目和分析图片案例，深入探讨了图像增强、变换及特征提取等关键技术。 如果你没有积分下载，可以在我的微信公众号后台回复“数字图像”获取。
     
  • 数字图像处理及机器视觉（含PDF和源代码）
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    本书《数字图像处理及机器视觉》提供了全面的理论知识与实践指导，涵盖图像处理的基础概念、算法以及应用案例，并附有实用的PDF资源和详尽的源代码。适合初学者入门及专业人士深入研究使用。 《数字图像处理与机器视觉》是一本包含PDF文档及附带书源码的资源。这本书深入浅出地介绍了数字图像处理的基本原理以及如何利用这些技术进行机器视觉的应用开发，适合对这一领域感兴趣的读者学习使用。
     
  • 关于图像处理和计算机视觉技术的综述
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    本综述探讨了图像处理与计算机视觉领域的最新进展，涵盖了从基础理论到高级应用的技术概览，旨在为研究者提供全面指导。 本段落介绍了图像处理与计算机视觉技术，并详细阐述了计算机视觉的相关知识和技术，有助于理解图像处理和计算机视觉之间的关系。
     
  • OpenCV图像处理和计算机视觉入门教程.md
    优质
    本教程旨在为初学者提供使用OpenCV进行图像处理与计算机视觉编程的基础知识和实践技巧。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个提供大量图像处理与计算机视觉功能的开源软件库。本教程旨在为初学者介绍如何使用OpenCV进行图像处理及计算机视觉开发的基础知识。
     
  • 图像处理与机器视觉——基于OpenCV 3.0.0的计算机视觉技术
    优质
    本书详细介绍如何使用OpenCV 3.0.0库进行图像处理和机器视觉编程，适合计算机视觉领域学习者及开发者阅读。 OpenCV3是一款开源的计算机视觉处理平台，以跨平台性和高效率著称。它为开发者提供了强大的图片操作功能，并与多种编程工具兼容，使得开发人员能够更高效地编辑代码。根据BSD 3条款许可发布的OpenCV是免费且可以用于商业用途的。该库支持C++、Python和Java接口，在Linux、MacOS、Windows、iOS及Android等操作系统上运行良好。 优化方面，OpenCV是一个高度优化的库，特别适合实时应用程序的需求。其应用领域包括但不限于以下几点： 1. 人机互动 2. 物体识别 3. 运动分析 4. 机器视觉 5. 结构分析 6. 汽车安全驾驶 7. 图像分割 8. 人脸识别 9. 动作识别 10. 运动跟踪 11. 机器人技术
     
  • 数字图像处理及机器视觉——张铮著.PDF
    优质
    《数字图像处理及机器视觉》由张铮编著，全面介绍了数字图像处理的基本原理和方法，并深入探讨了机器视觉领域的关键技术与应用。 《数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现》是由张铮编著的PDF扫描版图书，其源码可以在另一个资源里找到。
     
  • 《图像处理与计算机视觉》单元作业
    优质
    《图像处理与计算机视觉》单元作业涵盖了从基础到高级的各种图像处理技术和算法实践，旨在通过实际操作加深学生对课程理论知识的理解和应用能力。 共分为10次作业，使用Python语言编程： 第一次作业：利用numpy绘制曲线。 第二次作业+课堂提问：涉及数字图像的采样、量化、伽马变换及图像卷积操作。 第三次作业+课堂提问：探讨彩色图像在不同颜色空间之间的转换方法。 第四次作业+课堂提问：研究图像几何变换，并使用不同的工具包实现相关技术。 第五次作业课后练习：学习和应用图像平滑滤波器的知识与技能。 第六次作业内容为进行二维傅里叶变换的实践操作。 第七次作业重点在于图像特征提取，包括直线、圆以及HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local Binary Patterns）等特征的应用。 第八次作业要求使用KNN算法对手写数字数据集进行分类，并用SVM方法对葡萄酒数据集完成分类任务。 第九次作业：利用预训练模型ResNet101与MobileNet来进行图像分类的实验研究。 第十次作业包括目标识别，具体为小狮子和手写数字的识别。