基于霍夫变换的形状检测算法研究与实现（java）

一.背景介绍 皮肤检测在人脸识别与跟踪.手势识别.图像检索与分类等诸多计算机应用领域都有着广泛的应用.上述研究课题都必须解决一个基础问题,那就是将图像精确的划分为皮肤和背景两种区域,划分的精确与否直接影响着后续工作的精度与性能,因此皮肤检测已经逐渐成为以上任务的先行步骤和技术基础. 皮肤检测的相关算法有很多,典型的包括:直方图统计方法.高斯混合模型方法.基于颜色的皮肤检测.基于纹理的皮肤检测.基于多特征的皮肤检测.基于小波变换的皮肤检测.基于差分的皮肤检测以及诸如使用空间扩散法等.其中M.J.J

最近在做头发检测的算法研究,在此做个总结. 发色检测目前主要的方法有:1,基于颜色空间统计的发色检测:2,基于概率模型.高斯模型的发色检测:3,基于神经网络机器学习的发色检测: 这三种方法中,最稳定的是第3种,但是该方法实现起来比较复杂,样本量大:最简单的是第1种,但是不精确: 说实在的,这三种方法,都没办法完美检测发色,也就是没办法避开同色的干扰,不过,今天本人还是要介绍一种,相对来讲,比较实用的方法: 本文的算法使用最简单的颜色空间模型和概率模型,参考文献为:<Hair color mode

图像锐化算法是图像处理中经常用到的基础算法,在Photoshop中,使用的是USM锐化,但是这种锐化速度比较慢,今天,介绍一种很简单的锐化算法:基于均值滤波的锐化算法. 本文要介绍的这个算法,来源于论文<Digital image enhancement and noise fitering by using local statistics>. 算法过程如下: 1,计算窗口范围内的均值: 其中公式(1)为均值计算公式 ,公式(2)为方差计算公式,公式(2)暂时没有用到. 2,锐化公式: 2.

很早之前就已经接触过快速排序算法了,面试当中也屡屡被问到,虽然明白其原理,但从未真正的用代码敲出来. 写关于算法的代码之前一定要原理想明白,不然就是盲目,在参考有关资料及自己的沉思之后,写出如下代码,中间出现了一些bug,但都很快解决了 如果有更好的优化算法,还请不吝赐教!!!! 源代码: package com.zken.test; /** * @author iamzken * 排序算法 * 使用快速排序算法对一个数组从小到大排序 * 2015-8-27 13:40 */ public cl

1 数字图像处理:基于霍夫变换的车道线检测 https://zhuanlan.zhihu.com/p/60190848 2 环境 2-1  安装  Anaconda3 环境 2-2  在Anaconda3 环境种安装开发IDE  spyder 刚开始找不到spyder,但是我安装完vs code之后就出现了选择安装spyder的图标 2-3 安装opencv和contrib扩展库 2-4安装matplotlib库 https://blog.csdn.net/weixin_42116878/art

研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习.总体来说,图像特征可以包括颜色特征.纹理特等.形状特征以及局部特征点等.其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方面知识的一个总结. 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式,列出了主体的框架,后面还有许多地方需要增加与修改,例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKAT

http://blog.csdn.net/wangyibo0201/article/details/51705966 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊.伪基站.金融诈骗等领域.  异常检测方法,针对不同的数据形式,有不同的实现方法.常用的有基于分布的方法,在上.下α分位点之外的值认为是异常值(例如图1),对于属性值常用此类方法.基于距离的方法,适用于二维或高维坐标体系内异常点的判别,例如二维平面坐

一.常见的车牌检测       参见:http://www.docin.com/p-1450061197.html 参见:http://blog.csdn.net/evsqiezi/article/details/7895388 基于边缘检测的车牌定位方法 基于边缘检测的车牌定位流程 优点:该方法的定位准确率较高. 反应时间短. 能有效去掉噪声适合于包含多个车牌的图像, 在多车牌图像的情况下定位速度也很快: 缺点:车牌严重褪色的情况, 由于检测不到字符笔画的边缘会导致定位失败,在有外界干扰以及车

在基于高斯分布的异常检测算法一文中,详细给出了异常检测算法的原理及其公式,本文为该算法的Octave仿真.实例为,根据训练样例(一组网络服务器)的吞吐量(Throughput)和延迟时间(Latency)数据,标记出异常的服务器. 可视化的数据集如下: 我们根据数据集X,计算其二维高斯分布的数学期望mu与方差sigma2: function [mu sigma2] = estimateGaussian(X) %ESTIMATEGAUSSIAN This function estimates th