原创 delphi FMX用TImage顯示不同格式的圖片

//一個按鈕的點擊函數 procedure TForm3.Button1Click(Sender: TObject); var s , ss: string; begin //選擇一個圖片 open: TOpenDial

原创 matlab 實現Otsu全局閾值處理

img=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\lwx.JPG'); im=rgb2gray(img); [row,rol] = size(im); h = imhist(im); % 概率 p =

原创 delphi FMX使用模糊集合進行灰度變換

//模糊灰度變換 procedure mohuhuidu(b : TBitmap); var x, y , I : Integer; //黑 灰 亮 三個輸入隸屬度函數 dark , gray, bright : ar

原创 opencv 簡單的實現霍夫變換(改進版)

//霍夫變換 輸入單通道二值圖像 檢測直線數量 void HoughLines(Mat &img,int n) { int i,j; //行列 int row = img.rows; int col = img.cols;

原创 Quartus II Shift Register (RAM-based) 詳解

1.建立            左邊選擇Shift Register 使用什麼芯片 右上就選什麼   選擇語言 還有工程路徑和名字2.配置            端口 1bit  三個tap 抽頭 每個獨立分組 每個間距是3    即3X

原创 matlab 實現雙峯法全局閾值處理

img=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\lwx.JPG'); im=rgb2gray(img); im_median=medfilt2(im); % 直方圖 0-255 h = imhist

原创 opencv 簡單的實現HoughLinesP

//兩點之間的距離 double juli(int x1,int y1,int x2,int y2) { return sqrt(double((x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2))); } //輸入經過霍夫變

原创 opencv 實現Otsu全局閾值處理

//使用Otsu算法進行灰度圖的全局閾值處理 輸入灰度圖像返回閾值 uchar Otsu(Mat &img) { int i,j; //行列 int row = img.rows; int col = img.cols; dou

原创 opencv 簡單的實現霍夫變換

//霍夫變換 輸入單通道二值圖像 大小640x480 void hough(Mat &img) { //累積和 可以根據圖片大小來定 這裏就隨意了 //注意r 和 theta 的取值範圍就好 注意堆棧溢出 我這裏調整了默認堆棧大

原创 opencv 簡單的實現二值化

//灰度圖二值化 傳入的圖像 閾值 void erzhi(Mat &img,uchar gray) { //行列 int row = img.rows; int col = img.cols; //遍歷圖像 int i,j;

原创 c# 檢測一串字符串是否爲ipv4

static bool ifip(string ip) { int num; //分割成四段 string[] ip_4 = ip.

原创 delphi FMX使用模糊集合進行邊緣提取

//模糊集合的邊緣提取 procedure mohulvbo(b : TBitmap); var b_read : TBitmap; x, y , I : Integer; //0 黑 白 三個輸入隸屬度函數 z

原创 opencv 簡單的實現局部閾值處理

//局部閾值處理 3x3 void adaptiveThreshold(Mat &img,double b) { Mat im; im = img.clone(); int i,j,k; //行列 int row = img.

原创 opencv 簡單的檢測直線

//2.4.0 #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <op

原创 python 爬取靜態網頁

# python 3.6.3 import re from urllib import request # '''網址''' 圖片_百度百科 獲取整個網頁的代碼 url = 'https://baike.baidu.com/item/