根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像分割的常用方法，包括基于边缘检测和基于区域生长的两种分割算法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。
本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运转效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运转效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
2017/4/27 6:44:44
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Matlab中的canny算子就做的相当好，其边缘检测效果非常优秀。
为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为愈加浅显易懂的代码。
为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为愈加浅显易懂的代码。
2019/9/11 15:37:55
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OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在玲珑的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。
可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。
使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。
玲珑的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。
比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；
给智能车增加视觉巡线功能；
给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；
甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在玲珑的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。
可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。
使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。
玲珑的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。
比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；
给智能车增加视觉巡线功能；
给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；
甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。
2021/6/22 4:31:53
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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。
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
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利用opencv的亚像素级别的边缘检测和获取，添加了原有程序的包含文件和库，可以直接调试运转，个边参数可以根据实际情形修改
2018/8/9 8:05:48
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基于VIP_BoardBig的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0这是一款绝对完善的视频图像处理的开发板配套的资源，详细的配套光盘，我会在我博客里放出来：基于FPGA的图像边缘检测系统
2016/5/11 17:46:49
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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
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