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Matlab中去除目标阴影的代码-Xionghaizi

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简介:
本资源提供了一段在MATLAB环境中运行的代码,旨在有效移除图像中的目标阴影部分。由Xionghaizi分享,适用于需要进行精确图像处理的研究者或开发者。 目标阴影去除的MATLAB代码可以在Math或Chinese页面之间选择。 在Math页面下: - 可以选择运算数值区间:小于10、小于20、小于50、小于100。 - 可以设置题目数量为20题、50题或100题。 - 运算可以涉及两个数字、三个数字或四个数字的组合。 - 支持加减乘除算法,能够自动生成题目并显示答案。 在Chinese页面下: - 用户可以选择需要补全的是古诗前句还是后句。 - 可以设置生成古诗题目的数量。 - 代码可以自动产生题目,并提供相应的参考答案。 Math页面下的GenerateTest回调函数如下: ```matlab function GenerateTestButtonPushed(app,event) global data1; global data2; % 在data1中存储随机数 data1 = zeros(str2num(app.QuantityDropDown.Value), str2num(app.NumbersDropDown.Value)); for countquan = 1:str2num(app.QuantityDropDown.Value) for countnumb = 1:str2num(app.NumbersDropDown.Value) % 这里需要根据具体需求添加生成随机数及运算的代码 end end end ``` 以上是MATLAB中用于生成数学题目和古诗补全题目的功能描述。

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客服
客服
  • Matlab-Xionghaizi
    优质
    本资源提供了一段在MATLAB环境中运行的代码,旨在有效移除图像中的目标阴影部分。由Xionghaizi分享,适用于需要进行精确图像处理的研究者或开发者。 目标阴影去除的MATLAB代码可以在Math或Chinese页面之间选择。 在Math页面下: - 可以选择运算数值区间:小于10、小于20、小于50、小于100。 - 可以设置题目数量为20题、50题或100题。 - 运算可以涉及两个数字、三个数字或四个数字的组合。 - 支持加减乘除算法,能够自动生成题目并显示答案。 在Chinese页面下: - 用户可以选择需要补全的是古诗前句还是后句。 - 可以设置生成古诗题目的数量。 - 代码可以自动产生题目,并提供相应的参考答案。 Math页面下的GenerateTest回调函数如下: ```matlab function GenerateTestButtonPushed(app,event) global data1; global data2; % 在data1中存储随机数 data1 = zeros(str2num(app.QuantityDropDown.Value), str2num(app.NumbersDropDown.Value)); for countquan = 1:str2num(app.QuantityDropDown.Value) for countnumb = 1:str2num(app.NumbersDropDown.Value) % 这里需要根据具体需求添加生成随机数及运算的代码 end end end ``` 以上是MATLAB中用于生成数学题目和古诗补全题目的功能描述。
  • MATLAB程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发,旨在有效去除图像中的阴影区域,通过先进的算法优化图像处理效果,适用于多种应用场景。 这段代码在Linux x86_64系统上的MATLAB 2009b版本上进行了测试,并包含了Meanshift算法的实现。
  • shadow-removal123456.rar_Matlab_Shadow_
    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。
  • 与检测_matlab_shadow-removal.zip_removal__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。
  • Python+OpenCV .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。
  • 高效(效果出色).zip
    优质
    本资源提供了一套高效的计算机视觉算法代码,专门用于图像处理中的阴影去除。这套代码能显著提升图片质量,适用于多种应用场景,如摄影、视频编辑等。下载后即可直接使用或进行二次开发。 该代码能够有效去除阴影,经过测试可以正常运行,并且效果非常好。
  • 在图像处理应用
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    阴影去除技术是图像处理领域的重要研究方向之一,旨在通过算法优化移除或减轻图片中不希望存在的阴影部分,以提高图像质量及后续分析准确性。 这是一份难得的资源,希望大家多多支持,好东西应该与朋友分享!
  • 图像检测与算法
    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。