專輯類----可編程邏輯器件相關(guān)專輯 DSP算法應(yīng)用與設(shè)計(jì)-533頁(yè)-47.9M.rar
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OpencV是用來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫(kù)，是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、信號(hào)處理、視頻監(jiān)控、科學(xué)可視化等相關(guān)從業(yè)人員的好工具。本書介紹了大約200多個(gè)典型的技術(shù)問題，覆蓋了基于OpenCV基礎(chǔ)編程的主要內(nèi)容，利用大量生動(dòng)有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網(wǎng)上最新資料為藍(lán)本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設(shè)計(jì)方法。全書結(jié)構(gòu)清晰、合理，范例實(shí)用、豐富，理論結(jié)合實(shí)踐，即使讀者只是略懂計(jì)算機(jī)視覺原理，也能人手對(duì)相關(guān)理論方法直接進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)。 "基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù) 1.1 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù) 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫(kù)的編程方法 本章小結(jié) 第二章 OpenCV的編程環(huán)境 2.1 OpenCV環(huán)境介紹 2.2 OpenCV的體系結(jié)構(gòu) 2.3 OpenCV實(shí)例演示 本章小結(jié) 第三章 OpenCV編程風(fēng)格 3.1 命名約定 3.2 結(jié)構(gòu) 3.3 函數(shù)接口設(shè)計(jì) 3.4 函數(shù)實(shí)現(xiàn) 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結(jié) 第四章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2 數(shù)組有關(guān)的操作 4.3 動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu) 本章小結(jié) 第五章 數(shù)據(jù)交互 5.1 繪圖函數(shù) 5.2 文件存儲(chǔ) 5.3 運(yùn)行時(shí)類型信息和通用函數(shù) 5.4 錯(cuò)誤處理函數(shù) 5.5 系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測(cè) 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態(tài)學(xué) 本章小結(jié) 第七章 結(jié)構(gòu)與識(shí)別 7.1 輪廓處理函數(shù) 7.2 計(jì)算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標(biāo)檢測(cè)函數(shù) 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進(jìn)行人臉檢測(cè) 本章小結(jié) 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實(shí)用系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對(duì)視頻進(jìn)行讀寫處理 9.2 CvCam對(duì)攝像頭和視頻流的使用 本章小結(jié) 第十章 OpenCV附加庫(kù)第一部分 10.1 附加庫(kù)介紹 10.2 形態(tài)學(xué)（morhing functions） 本章小結(jié) 第十一章 OpenCV附加庫(kù)第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結(jié)構(gòu)與函數(shù)介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數(shù)介紹 11.4 人臉識(shí)別工具 本章小結(jié) 第十二章 核心庫(kù)綜合例程 12.1 檢測(cè)黑白格標(biāo)定板內(nèi)指定矩形區(qū)域內(nèi)的角點(diǎn) 12.2 解線性標(biāo)定方程組程序 本章小結(jié) 第十三章 運(yùn)動(dòng)與跟蹤 13.1 圖像統(tǒng)計(jì)的累積函數(shù) 13.2 運(yùn)動(dòng)模板函數(shù) 13.3 對(duì)象跟蹤 13.4 光流 13.5 預(yù)估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測(cè)可變形體的輪廓 13.8 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤與檢測(cè) 本章小結(jié) 第十四章 立體視覺第一部分——照相機(jī)定標(biāo) 14.1 坐標(biāo)系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機(jī)參數(shù)的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進(jìn)行攝像機(jī)定標(biāo) 14.6 OpenCV中的定標(biāo)函數(shù) 14.7 CVUT介紹 本章小結(jié) 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點(diǎn)匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實(shí)例 17.1 圖像校正實(shí)例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點(diǎn)匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點(diǎn)匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實(shí)現(xiàn) 本章小結(jié) 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯(cuò)解決方法 18.2 OpenCV庫(kù)基本技術(shù)問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關(guān)問題 18.4 OpenCV庫(kù)中的陷阱和bug
標(biāo)簽： OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺 技術(shù)實(shí)現(xiàn)
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標(biāo)簽： 3854 UC 有源功率因數(shù)
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標(biāo)簽： 35.0 756 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)
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專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊(cè)-9138M 視頻圖像格式轉(zhuǎn)換芯片的算法研究-76頁(yè)-9.6M.nh
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TMS320C6713Xvid視頻壓縮算法源代碼
標(biāo)簽： C6713 320C 6713 Xvid
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這是根據(jù)《數(shù)字信號(hào)處理》（程佩清）中FFT的流程圖，自己編寫的快速傅里葉變換算法。
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在LCD顯示應(yīng)用領(lǐng)域,通常數(shù)據(jù)源輸出圖像的分辨率是變化,而從工業(yè)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化要求和獲得最佳顯示效果的角度出發(fā),LCD顯示器的物理分辨率則是固定不變的。這就需要將不同分辨率的輸入圖像經(jīng)過縮放后輸出到分辨率固定的LCD顯示器上,當(dāng)前工業(yè)上解決這一問題的方案是在輸入數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)顯示設(shè)備之間設(shè)置LCD圖像引擎來(lái)實(shí)現(xiàn)縮放處理。LCD圖像引擎是面向LCD顯示器應(yīng)用的一種高度集成的圖像處理芯片,它在整個(gè)LCD顯示系統(tǒng)中具有不可取代的位置。 本文在分析了大尺寸LCD圖像引擎的研究現(xiàn)狀之后,提出了擬開發(fā)的大尺寸LCD圖像引擎的總體結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)目標(biāo)。針對(duì)該體系結(jié)構(gòu),提出了一種基于2點(diǎn)的三次樣條插值算法,推導(dǎo)出了該算法的插值核函數(shù)的表達(dá)式,并基于該算法實(shí)現(xiàn)LCD圖像引擎的核心部分——圖像縮放引擎的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。主觀和客觀Q值評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法獲得的插值圖像質(zhì)量非常接近傳統(tǒng)的雙三次插值算法,而運(yùn)算復(fù)雜度和硬件實(shí)現(xiàn)開銷卻低于后者,對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的LCD圖像引擎來(lái)說該算法是一個(gè)性價(jià)比較高的插值算法。 為了提高經(jīng)過圖像縮放引擎處理后的圖像顯示質(zhì)量,在LCD圖像引擎中引入了圖像色彩調(diào)整技術(shù)。
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