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二级分类:
基于边缘的图像分割方法
GAC模型是基于边缘的图像分割方法,当图像中的对象和背景的边界处灰度值存在较大差异,那么对象的边缘就将构成明显的轮廓。
2016/10/21 21:28:43
49KB
边缘
图像分割
1
自顺应全变分图像去噪Matlab源代码
在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自顺应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自顺应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。
实验结果表明,自顺应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。
2021/2/15 21:17:11
64KB
Matlab,去噪
1
非下采样轮廓波变换matlab代码
最近比较火的研讨热点非下采样轮廓波变换代码,可以提取轮廓,而且对光照撸棒性较好,还可用于光照不变量提取,有关于代码不懂的,可以私信我
2022/10/19 5:04:43
238KB
NSCT
非下采样轮廓
matlab
代码
1
DDR4眼图测试
对于DDR源同步操作,必然要求DQS选通信号与DQ数据信号有一定建立时间tDS和保持时间tDH要求,否则会导致接收锁存信号错误,DDR4信号速率达到了3.2GT/s,单一比特位宽仅为312.5ps,时序裕度也变得越来越小,传统的测量时序的方式在短时间内的采集并找到tDS/tDH最差值,无法大概率体现由于ISI等确定性抖动带来的对时序恶化的贡献,也很难精确反映随机抖动Rj的影响。
在DDR4的眼图分析中就要考虑这些抖动因素,基于双狄拉克模型分解抖动和噪声的随机性和确定性成分,外推出基于一定误码率下的眼图张度。
JEDEC协会在规范中明确了在DDR4中测试误码率为1e-16的眼图轮廓,确保满足在Vcent周围Tdivw时间窗口和Vdivw幅度窗口范围内模板内禁入的要求。
2021/4/18 1:24:17
1.78MB
DDR4
眼图
1
opencv轮廓的提取多种方法
图像的轮廓的提取有多种方法,如今我就提供几种方法。
2018/10/11 21:08:01
1.61MB
轮廓的提取
1
2020-2022年最全杭州市矢量数据(路网、poi、行政区划边界、河流水系、建筑轮廓、dem数据等)
2020-2022年最全杭州市矢量数据(路网含城市一、二、三、四级道路、铁路(包括地铁、轻轨)高速、省道、县道、乡道+十万个poi数据+省市县乡镇行政区划+30米dem数据+河流水系网+建筑轮廓等shp数据数据格式:shp矢量坐标系:WGS-84数据来源:高德爬取数据处理软件:Arcgis/Qgis数据范围:杭州市数据工夫范围:2020-2022年间下载数据后,有任何疑问可以随时私信我哦
2022/10/5 19:41:27
91.34MB
gis
1
EasyPBCV.1.4.zip
一款ABAQUS施加周期性边界条件的插件,在复合材料力学计算中,通常选择一个微观的代表体单元(RVE)来表征宏观的力学功能,此时RVE的外轮廓的边界条件应为周期性边界条件(PeriodicBoundaryConditions),其作用是使边界处应力连续和位移连续
2022/10/3 21:45:29
417KB
abaqus插件
PBC
1
用于图像分割的自顺应扩散流活动轮廓
用于图像分割的自顺应扩散流活动轮廓,Matlab程序已经调好,自己加载图片即可
2021/3/5 12:33:36
86KB
MATLAB
图像分割
活动轮廓
1
基于傅里叶算子的手势识别的完整源代码(Python实现,包含样本库)
关于代码的引见可以参考https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/88975569,代码基于Win10+Python3.7环境,对采集的图片进行了图像平滑,基于OTSU阈值的肤色分割,基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作,最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程,对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子,并分别进行了归一化处理。
用KNN和SVM两种算法训练模型,以自己采集数据集为训练集进行了训练,最后基于PyQt5制作了简易界面。
2022/9/28 3:55:24
142.52MB
手势识别
傅里叶算子
SVM
机器学习
1
广西自治区省省市地图js和json文件
广西省市级地图js和json文件,精确到各市轮廓地图,样例使用北京市地图,建议用火狐打开,谷歌请参考跨域处理方案
2020/3/10 11:04:19
1.62MB
echarts
广西
地图
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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