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二级分类:
车辆检测-基于车底阴影特征-基于路面灰度级的分割方法-高斯拟合直方图
C++代码,基于阴影的车辆假设区域生成,次要实现步骤:1.加载一张路面图片;
2.加权平均灰度图;
3.路面ROI提取(用于作为二值化分割的阈值提取);
4.对路面ROI进行canny边缘提取;
5.对路面ROI进行路面信息提取(根据canny图,将非路面信息,车,路两边的干扰信息等剔除);
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理;
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合,得到直方图的标准差,均值信息;
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值;
9.二值化处理,得到分割后的图像,得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
高斯拟合
阈值分割
车底阴影
车辆检测
1
图像/水下图像质量评价指标引见(含matlab代码).zip
1、均值2、标准差3、信息熵4、色彩分量相关性5、色彩分量百分比6、水下彩色图像质量评价
2020/5/19 1:25:46
302KB
matalb
1
VC实现遥感图像处理
在VC下对遥感图像进行处理,内容实现比较丰富,包括:灰度与彩色图像的线性拉伸,直方图均衡,旋转缩放平移,RGB->HIS,HIS->RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强,腐蚀,膨胀,开闭运算,五种植被指数,变化检测(比值法,灰度分割法,相关系数法),空间域加权融合,不加权融合,HIS融合,K均值分类附有测试图片,可对灰度图与彩色图进行处理
2018/4/4 7:51:07
3.4MB
VC,数图
1
VC实现遥感图像处理
在VC下对遥感图像进行处理,内容实现比较丰富,包括:灰度与彩色图像的线性拉伸,直方图均衡,旋转缩放平移,RGB->HIS,HIS->RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强,腐蚀,膨胀,开闭运算,五种植被指数,变化检测(比值法,灰度分割法,相关系数法),空间域加权融合,不加权融合,HIS融合,K均值分类附有测试图片,可对灰度图与彩色图进行处理
2015/4/24 3:06:24
3.4MB
VC,数图
1
基于STM32F429带有FFT功能的示波器源码
内容摘要:本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器,使用主控芯片为STM32F439,主频180M,外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分:芯片内有三个置ADC来进行信号采样,主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号;
来显示待测信号;
第二大部分是显示部分部分:该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件,通过该可以实时的显示波形,并且可以通过触摸键盘进行交互操作;
第三部分则是数据处理的一些算法:本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式,显示方式,采样频率达到3.2MS/s,带宽300KHz,在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41,开启时为0.8左右,能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号,并且可以实时显示出FFT曲线,可以根据输入信号频率手动调理采样频率,内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量,值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的,在该设算法得到的,在该设计的带宽内失真率不会超过2%,误差较小。
2016/1/15 23:55:28
6.95MB
嵌入式
1
基于STM32F429带有FFT功能的示波器源码
内容摘要:本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器,使用主控芯片为STM32F439,主频180M,外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分:芯片内有三个置ADC来进行信号采样,主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号;
来显示待测信号;
第二大部分是显示部分部分:该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件,通过该可以实时的显示波形,并且可以通过触摸键盘进行交互操作;
第三部分则是数据处理的一些算法:本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式,显示方式,采样频率达到3.2MS/s,带宽300KHz,在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41,开启时为0.8左右,能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号,并且可以实时显示出FFT曲线,可以根据输入信号频率手动调理采样频率,内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量,值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的,在该设算法得到的,在该设计的带宽内失真率不会超过2%,误差较小。
2017/11/10 8:52:31
6.95MB
嵌入式
1
Python实现爬取网络评论与自然言语处理——NLPCA
用requests爬取Quora评论文字回答的网络爬虫用texthero和matplotlib向量化文字,分析与可视化(文字云、pca、k-均值聚类等)的工具导入到pycharm就好啦!
2020/2/5 5:04:32
121.98MB
NLP
python
自然语言处理
1
Python实现爬取网络评论与自然言语处理——NLPCA
用requests爬取Quora评论文字回答的网络爬虫用texthero和matplotlib向量化文字,分析与可视化(文字云、pca、k-均值聚类等)的工具导入到pycharm就好啦!
2015/2/6 2:32:49
121.98MB
NLP
python
自然语言处理
1
影像交融与交融精度评价源码
同时还包括了影像的特征提取等,评价标准又熵、相关系数、均值、标准差等
2021/7/5 14:33:06
449KB
影像融合
1
高斯白噪声矩阵
可以生成任意你所需求的指定的均值方差的任意维数的高斯白噪声矩阵
2016/1/27 6:32:49
409B
高斯白噪声
1
共 308 条记录
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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
New!
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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