代码搜索：图像捕捉
找到约 10,000 项符合「图像捕捉」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/464287/7166701
m b51.m
A1=imread('rice.tif');
A2=imread('testpat1.tif')
[B1,map]=gray2ind(A1,256);
[B2,map]=gray2ind(A2,256); %将两幅灰度图像转换为两幅索引图像
A=cat(3,B1,B2,B1,B2,B1,B2,B1,B2); %实现矩阵的合并
s=size(A);
for i=1:s(1
www.eeworm.com/read/455754/7366402
txt 二维最佳直方图熵法及穷举法.txt
灰度图像阈值分割的效果如图所示：
源图为：Fifure No.1
二维最佳直方图熵法及穷举法阈值分割后的图像为：Fifure No.2
二维最佳直方图熵法及穷举法阈值为(s,t)：
131
131
二维最佳直方图熵法及穷举法阈值搜索所用时间（s）：
1.3262e+004
>> 1.3262e+004/3600
ans =
3.683
www.eeworm.com/read/196515/8078222
txt 说明.txt
cap.jar是可双击运行的程序
运行以后，点击“开始截取”后就可以在屏幕上拖动鼠标开始截了
截完后，双击红框里面的区域就可以把图像显示在主程序窗口里，这时可以按“保存”把图像保存起来了
目前只能保存成JPG或PNG的格式
源文件就是CaptureScreen.java
由于刚刚写的，不足之处还请见谅，呵呵
======================================= ...
www.eeworm.com/read/305889/13757200
m example4_6.m
A1=imread('rice.tif');
A2=imread('testpat1.tif')
[B1,map]=gray2ind(A1,256);
[B2,map]=gray2ind(A2,256); %将两幅灰度图像转换为两幅索引图像
A=cat(3,B1,B2,B1,B2,B1,B2,B1,B2); %实现矩阵的合并
s=size(A);
for i=1:s(1
www.eeworm.com/read/492717/6407981
m example4_6.m
A1=imread('rice.tif');
A2=imread('testpat1.tif')
[B1,map]=gray2ind(A1,256);
[B2,map]=gray2ind(A2,256); %将两幅灰度图像转换为两幅索引图像
A=cat(3,B1,B2,B1,B2,B1,B2,B1,B2); %实现矩阵的合并
s=size(A);
for i=1:s(1
www.eeworm.com/read/157533/11694746
m example4_6.m
A1=imread('rice.tif');
A2=imread('testpat1.tif')
[B1,map]=gray2ind(A1,256);
[B2,map]=gray2ind(A2,256); %将两幅灰度图像转换为两幅索引图像
A=cat(3,B1,B2,B1,B2,B1,B2,B1,B2); %实现矩阵的合并
s=size(A);
for i=1:s(1
www.eeworm.com/read/154061/11991255
m example4_6.m
A1=imread('rice.tif');
A2=imread('testpat1.tif')
[B1,map]=gray2ind(A1,256);
[B2,map]=gray2ind(A2,256); %将两幅灰度图像转换为两幅索引图像
A=cat(3,B1,B2,B1,B2,B1,B2,B1,B2); %实现矩阵的合并
s=size(A);
for i=1:s(1
www.eeworm.com/read/255697/12064228
txt 说明.txt
彩斑：物体的边缘有比较明显的彩斑，比如电线上；而且大多在垂直方向上。
图像整体上也有彩色块，帧与帧之间的象素值也在变化。
注：
在yuvviewer.exe 软件界面上，设置 Frame Size 选项为CIF；打开cif_sta-2.data文件就可以看图像了。按Next可以看下一帧；按BackTo0可以回到第一帧。
www.eeworm.com/read/151132/12233394
txt 分水岭算法源码.txt
//作者:纪荣嵘
//email:jirongrong1983@yahoo.com.cn
//哈尔滨工程大学
//请各位大虾多多指正
// 在视频分割中基于数学形态理论的分水岭（watershed）算法被广泛使用，//它又称水线算法，其基本过程是连续腐蚀二值图像，由图像简化、标记提取、//决策、后处理四个阶段构成。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好//提取运动对象轮廓、准确得到运动 ...
www.eeworm.com/read/114384/15055305
m example4_6.m
A1=imread('rice.tif');
A2=imread('testpat1.tif')
[B1,map]=gray2ind(A1,256);
[B2,map]=gray2ind(A2,256); %将两幅灰度图像转换为两幅索引图像
A=cat(3,B1,B2,B1,B2,B1,B2,B1,B2); %实现矩阵的合并
s=size(A);
for i=1:s(1