《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材,第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用,是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作,以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如,图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果;
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声;
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别,便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域,它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中,读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测(如边缘检测、角点检测)、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外,书中还涵盖了与机器学习相关的主题,如监督学习和无监督学习,它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机(SVM)、神经网络、深度学习框架(如卷积神经网络CNN)等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习,尤其是深度卷积网络,已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展,极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析,这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息,比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解,例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动,如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法,这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言(如MATLAB或Python)实现所讨论的算法,并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材,无论你是初学者还是经验丰富的专业人士,都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书,你可以掌握图像处理的基本原理,理解机器视觉的核心技术,并了解如何将这些知识应用于实际项目中。
2024/12/18 9:29:46 26.8MB 图像处理
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数控WebExtension自动将网页价格本地化为尼泊尔货币。
扩展程序如何工作该扩展程序在早上获取最新的货币汇率并进行缓存将网页上所有以外币的价格转换为等效的NC。
例如,当您访问amazon.com时,将获得$X的所有价格被Rs取代。
XXX。
之前使用扩展名后安装克隆仓库。
gitclonehttps://github.com/amitness/NC在Firefox上进行测试。
使用npm/yarn安装web-ext工具。
yarnglobaladdweb-ext导航到项目并运行web-extrun您可以看到扩展程序的作用。
在Firefox上安装。
构建扩展并从Addons->Extensions->InstallAddonfromfile.加载它Addons->Extensions->InstallAddonfromfile.web-extbuild在Chrome上安装将扩展程序作为解压缩的扩展程序加载到GoogleChrome中:导航至(1a)chrome://扩展程序,或(1b
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CreateReactApp入门该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中,可以运行:yarnstart在开发模式下运行该应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑,则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
yarntest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息,请参见关于的部分。
yarnbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React,并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化,并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署!有关更多信息,请参见关于的部分。
yarneject注意:这是单向操作。
eject,您将无法返回!如果您对构建工具和配置选择不满意,则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
相反,它将所有配置文件和传递依赖项(webpa
2024/12/15 5:10:27 222KB JavaScript
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ActivityInfo2.7ActivityInfo是一个在线人道主义项目监视工具,可帮助人道主义组织收集,管理,绘制和分析指标。
ActivityInfo2.0的开发旨在简化报告并允许实时监控。
该存储库是ActivityInfo2.7的存档。
访问了解更多信息。
最新版本ActivityInfo4.0是最新版本。
访问在ActivityInfo.org上创建一个帐户并开始使用。
建立和运行ActivityInfo2.7先决条件建立ActivityInfo需要:JavaJDK1.8(可能无法在更高版本上构建)ApacheMaven3.3.9My
2024/12/13 7:40:13 5.19MB java appengine monitoring gwt
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如果您发现该项目很有希望::white_medium_star:请给这个项目加星标:white_medium_star:!!!:)这将有助于宣传,以便我可以开始产生开发人员反馈。
提前致谢!SonicJS是基于现代开源“永久免费”NodeJs的内容管理系统屏幕截图管理内容类型拖放表单生成器使用自动生成的表单编辑内容建立具有20多种字段类型的高级表单从前端编辑内容属性前端所见即所得编辑器菜单管理器实时CSS编辑器内置媒体服务器模块管理前端Json编辑器SwaggerAPI资源管理器访问了解详细信息,视频和文档SonicJsNodeJs内容管理系统(CMS)总览SonicJs是基于RESTAPI的100%基于javascript的CMS/Framework,基于以下技术堆栈构建:节点表达引导程序4SonicJs支持许多常见的数据库,包括:MongoDB,MySQL,SQLServer,Cloudant,DashDB,DB2,Informix,Oracle,PostgreSQL,Redis,SQLite3
2024/12/10 13:25:29 7.52MB nodejs javascript mysql redis
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针对城市道路交通拥堵预警问题,提出了一种基于深度学习的预测模型。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器,模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析,预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能,平均预测精度可达85%。
2024/12/10 4:56:21 181KB 交通拥堵
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Gradle6.8.1版本大大提高了KotlinDSL构建脚本编译的性能,对Java工具链支持进行了一些改进,包括供应商选择,并使得直接从命令行执行复合构建中的任何任务变得容易。
此版本还引入了新的依赖项管理API,以实现一致性的解析。
2024/12/8 20:38:29 143.65MB gradle gradle-6.8.1
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本项目是基于maven构建的ssm框架的项目,是一个demo,实现了视频的上传和网页的在线预览。
里面有关配置请自行调整。
2024/12/8 2:20:08 11.96MB maven springMVC spring mybatis
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第10章讨论了Hadoop安全性以及Hadoop中用于提供安全控制的机制。
当构建企业级安全解决方案(它可能会围绕着与Hadoop数据集交互的许多应用程序和企业级服务)时,保证Hadoop自身的安全仅仅是安全解决方案的一个方面。
各种组织努力对数据采用一致的安全机制,而数据是从采用了不同安全策略的异构数据源中提取的。
当这些组织从多个源获取数据,接着提取、转换并将数据加载到Hadoop时,随着结果数据集被导入到企业级应用中,安全挑战甚至变得更加复杂。
例如,当从Hadoop作业中产生的数据集代表着多个数据集的组合时,应该如何对初始数据集实施访问控制策略?更为复杂的是,许多组织发现Hadoop提供的安全
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一、课题名称:景区旅游信息管理系统二、课题来源:课程组自拟三、课题类型:综合型四、目的意义:1. 设计一个景区旅游信息管理系统,提高对图的创建、输出、最短路径算法和最小生成树构建算法的应用能力,掌握高级语言的编程方法2. 全面提高学生的程序设计、开发能力五、基本功能:1. 景区旅游信息管理系统中,首先通过遍历景点,给出一个入口景点,。
2. 可以设计景区的旅游景点,确定入口和出口景点3. 可以根据导游策略建立导游线路图并遍历景点4. 可以提供两个任意景点之间的最短路径及最短距离5. 可以通过求最小生成树对景区进行建设和规划六、基本要求:1.任意性:用户可任意设计景区旅游景点、图的存储结构及导游策略2.友好性:界面要友好,输入有提示,尽量展示人性化3.可读性:源程序代码清晰、有层次4.健壮性:用户输入非法数据时,系统要及时给出警告信息
2024/12/7 5:01:37 3KB 景区旅游信息系统
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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