随笔分类 -  Image Processing

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(原創) 如何將DE2_70_TV範例加上Sobel Edge Detector? (SOC) (Verilog) (Image Processing) (DE2-70)
摘要：本文將DE2-70平台的DE2_70_TV的範例加上Sobel Edge Detector。 阅读全文

posted @ 2008-10-16 23:15 真 OO无双 阅读(11021) 评论(45) 推荐(0)

(原創) 如何實現Face Detection? (C/C++) (C) (Image Processing)
摘要：本文使用C語言實現face detection。 阅读全文

posted @ 2008-09-30 21:22 真 OO无双 阅读(10915) 评论(49) 推荐(0)

(原創) 如何實現Real Time對Binary Image做Erosion? (SOC) (Verilog) (Image Processing) (DE2-70) (TRDB-D5M) (TRDB-LTM)
摘要：本文使用Verilog在DE2-70對Binary Image做Erosion處理。並將使用Sobel Edge Detector產生的edge做Erosion處理做比較。 阅读全文

posted @ 2008-09-29 21:01 真 OO无双 阅读(5310) 评论(5) 推荐(0)

(原創) 如何實現Real Time對Binary Image做Dilation? (SOC) (Verilog) (Image Processing) (DE2-70) (TRDB-D5M) (TRDB-LTM)
摘要：本文使用Verilog在DE2-70對Binary Image做Dilation處理。並使用Sobel Edge Detector產生的edge做Dilation處理做比較。 阅读全文

posted @ 2008-09-29 17:21 真 OO无双 阅读(12464) 评论(13) 推荐(1)

(原創) 如何實現Real Time的Binary Image? (SOC) (Verilog) (Image Processing) (DE2-70) (TRDB-D5M) (TRDB-LTM)
摘要：本文使用Verilog在DE2-70實現real time的binary image，這是很多電腦視覺演算法的基礎。 阅读全文

posted @ 2008-09-20 19:12 真 OO无双 阅读(8874) 评论(6) 推荐(0)

(原創) 如何實現Real Time的Sobel Edge Detector? (SOC) (Verilog) (Image Processing) (DE2) (TRDB-DC2)
摘要：之前討論過使用Verilog實現Sobel Edge Detector的原理與方式，用的是DE2-70平台，這次討論如何在DE2平台實現。 阅读全文

posted @ 2008-08-30 13:57 真 OO无双 阅读(10890) 评论(28) 推荐(2)

(原創) 如何實現Real Time的Sobel Edge Detector? (SOC) (Verilog) (Image Processing) (DE2-70) (TRDB-D5M) (TRDB-LTM)
摘要：本文使用Verilog在DE2-70實現Sobel Edge Detector，並深入探討Line Buffer在Video Processing上的應用。 阅读全文

posted @ 2008-08-25 12:30 真 OO无双 阅读(47259) 评论(56) 推荐(8)

(原創) 如何實現Sobel Edge Detector? (Image Processing) (C/C++) (C++/CLI) (C)
摘要：使用C與C++/CLI實現Sobel Edge Detector。 阅读全文

posted @ 2008-07-23 12:41 真 OO无双 阅读(22089) 评论(6) 推荐(0)

(原創) 如何在Linux下編譯libdecodeqr? (OS) (Linux) (CenOS) (Image Processing) (C/C++)
摘要：libdecodeqr是一個open source的C/C++ QR code library，本文討論如何使在Linux下編譯。 阅读全文

posted @ 2008-06-06 00:36 真 OO无双 阅读(2804) 评论(1) 推荐(0)

(原創) 如何在Linux下編譯OpenCV? (OS) (Linux) (CentOS) (Image Processing) (C/C++)
摘要：OpenCV是一個C/C++開源的Computer Vision(計算機視覺)函式庫，在Windows上只要直接安裝即可，但在Linux需手動編譯，本文為我在CentOS 5.1的編譯心得。 阅读全文

posted @ 2008-06-05 01:55 真 OO无双 阅读(10857) 评论(2) 推荐(0)

(原創) 如何使用ANSI C讀寫24/32位元的BMP圖檔? (C/C++) (C) (Image Processing)
摘要：本文介紹如何使用ANSI C同時讀寫24/32位元的BMP圖檔做簡單的影像處理，並解析BMP格式。 阅读全文

posted @ 2008-05-26 00:12 真 OO无双 阅读(8023) 评论(1) 推荐(0)

(原創) 如何使用ANSI C讀寫32位元的BMP圖檔? (C/C++) (C) (Image Processing)
摘要：本文介紹如何使用ANSI C讀寫32位元的BMP圖檔做簡單的影像處理，並解析BMP格式。 阅读全文

posted @ 2008-05-25 17:40 真 OO无双 阅读(8356) 评论(0) 推荐(0)

(原創) 如何使用ANSI C讀寫24位元的BMP圖檔? (C/C++) (C) (Image Processing)
摘要：本文介紹如何使用ANSI C讀寫24位元的BMP圖檔，並解析BMP格式。 阅读全文

posted @ 2008-05-06 00:08 真 OO无双 阅读(34806) 评论(18) 推荐(0)

(原創) 如何在VC8編譯libdecodeqr? (C/C++) (VC++) (Image Processing)
摘要：libdecodeqr是一個open source的C/C++ QR code library，本文討論如何使用VC8編譯。 阅读全文

posted @ 2008-02-13 19:34 真 OO无双 阅读(8579) 评论(9) 推荐(0)

(原創) 你想看Lena的近照嗎? (Image Processing)
摘要：只要是搞影像方面的，一定很熟悉Lena小姐，她在各教科書、論文經常出現，你想看看她的近照嗎? 阅读全文

posted @ 2007-07-29 15:56 真 OO无双 阅读(19462) 评论(6) 推荐(1)

(原創) 如何使用Standard Library作影像處理? (C/C++) (Image Processing)
摘要：在昨天的Blog，我們使用了Standard Library讀寫bmp圖檔，其中的unsigned char *，雖然是一個一維陣列，但骨子是一個三維陣列，該如何實際的做影像處理呢? 阅读全文

posted @ 2007-02-04 20:07 真 OO无双 阅读(18005) 评论(8) 推荐(0)

(原創) 如何使用ISO C++讀寫BMP圖檔? (C/C++) (Image Processing)
摘要：若要做影像處理，第一件事情就是要能將圖片讀進來變成array，才能套用各種演算法，之前我的作法是用.NET的GDI+，方便雖方便，但缺點就是被綁死在.NET平台，如作SW/HW CoDesign的SystemC，不能使用.NET，又如嵌入式系統，只能在Linux上使用gcc，有沒有僅使用C/C++ standard library，就能夠讀入圖形檔的方式呢? 阅读全文

posted @ 2007-02-03 18:03 真 OO无双 阅读(29621) 评论(5) 推荐(0)

(原創) 如何對有Noise圖片做Median Filter? (.NET) (C/C++) (C++/CLI) (GDI+) (Image Processing)
摘要：本範例demo如何對Noise圖片做Median Filter... 阅读全文

posted @ 2006-12-21 09:33 真 OO无双 阅读(5577) 评论(2) 推荐(0)

(原創) 如何對圖片加入Salt and Pepper Noise? (.NET) (C/C++) (C++/CLI) (GDI+) (Image Processing)
摘要：本範例demo如何對圖片加入Salt and Pepper Noise... 阅读全文

posted @ 2006-12-21 07:49 真 OO无双 阅读(5574) 评论(3) 推荐(0)

(原創) 如何對有Noise圖片做Box Filter? (.NET) (C/C++) (C++/CLI) (GDI+) (Image Processing)
摘要：Box Filter會試圖將Noise圖片做一定程度的糢糊化... 阅读全文

posted @ 2006-12-20 21:52 真 OO无双 阅读(2008) 评论(0) 推荐(0)

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