行使光纤镜头以及玄色产业摄像机实时收集激光切割厚板中切割点的图像，从玄色图像平分别选取蓝色、绿色以及血色通道图像，阐发各通道图像的特色以及切割点的若干外形特色。
起首以激光中间在图像中的位置为中间建树坐标系，以x轴倾向为起始，45°为距离向8个倾向搜查激光切割地域的边缘点，依据边缘点到坐标原点的距离信息未必激光切割倾向以及切割顶点；
建树边缘识别用抛物线模子，依据边缘处存在灰度特色、梯度特色以及倾向特色方案识别目的函数，识别切割顶点两侧边缘，进而识别全部切割点处的若干外形。
试验评释识别方式具备精采的顺应性、准确性以及实时性。
起首以激光中间在图像中的位置为中间建树坐标系，以x轴倾向为起始，45°为距离向8个倾向搜查激光切割地域的边缘点，依据边缘点到坐标原点的距离信息未必激光切割倾向以及切割顶点；
建树边缘识别用抛物线模子，依据边缘处存在灰度特色、梯度特色以及倾向特色方案识别目的函数，识别切割顶点两侧边缘，进而识别全部切割点处的若干外形。
试验评释识别方式具备精采的顺应性、准确性以及实时性。
2023/4/29 14:12:16
3.74MB
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在盘算机视觉方面，KCF备受存眷与好评。
但代码频频不易患到，患上到后也不易读懂。
本资源以Matlab中的KCF代码为底子，上传Matlab代码的同时扼要阐发代码的流程与种种变量的定义，在底子不要数学的情景下看懂KCF的流程。
但代码频频不易患到，患上到后也不易读懂。
本资源以Matlab中的KCF代码为底子，上传Matlab代码的同时扼要阐发代码的流程与种种变量的定义，在底子不要数学的情景下看懂KCF的流程。
2023/4/29 9:07:48
203KB
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骑士CMS-PHP强人体系源码，成果模块业余，体系以应聘求职模块与诸多适用帮手模块组成，业余、渺小、适用、易用。
在方案上迷信松散，给用户赏心顺眼的视觉感触，并且法度圭表标准开源免费、清静平稳，具备WEB2.0新本领使体系具备一流的用户体验。
在方案上迷信松散，给用户赏心顺眼的视觉感触，并且法度圭表标准开源免费、清静平稳，具备WEB2.0新本领使体系具备一流的用户体验。
2023/4/29 5:39:43
1.7MB
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图像联系是盘算机视觉中的一个底子下场。
当然举行了多年的钻研，然则通用图像联系照常是一项极其具备挑战性的责任，由于联系实质上是不安妥的。
在不合的联系方案中，图论的联系方案在实际使用中具备多少个精采的特色。
它将图像元素显式地结组成数学上公平的结构，并使下场的表述愈加敏捷，盘算功能更高。
在本文中，咱们对于图像联系的图论方式举行了体系的视察，其中的下场是依据将图松散为多少个子图来建模的，以便每一个子图代表图像中有心义的感兴趣货物。
这些方式依据不合的标志分为五类：基于最小天生树的方式，具备资源函数的基于图割的方式，基于马尔可夫随机场模子的基于图割的方式，基于最短路途的方式以及其余不属于该方式的方式这些课程中的任何一个。
咱们为每一种方式种别提供了成果以及详尽的本领阐发。
定量评估是经由使用五个目的举行的-概率兰德（PR）指数，归一化概率兰德（NPR）指数，信息变更（VI），全局不合性倾向（GCE）以及界限位移倾向（BDE）-在某些代表性自动装置上以及交互式细分方式。
当然举行了多年的钻研，然则通用图像联系照常是一项极其具备挑战性的责任，由于联系实质上是不安妥的。
在不合的联系方案中，图论的联系方案在实际使用中具备多少个精采的特色。
它将图像元素显式地结组成数学上公平的结构，并使下场的表述愈加敏捷，盘算功能更高。
在本文中，咱们对于图像联系的图论方式举行了体系的视察，其中的下场是依据将图松散为多少个子图来建模的，以便每一个子图代表图像中有心义的感兴趣货物。
这些方式依据不合的标志分为五类：基于最小天生树的方式，具备资源函数的基于图割的方式，基于马尔可夫随机场模子的基于图割的方式，基于最短路途的方式以及其余不属于该方式的方式这些课程中的任何一个。
咱们为每一种方式种别提供了成果以及详尽的本领阐发。
定量评估是经由使用五个目的举行的-概率兰德（PR）指数，归一化概率兰德（NPR）指数，信息变更（VI），全局不合性倾向（GCE）以及界限位移倾向（BDE）-在某些代表性自动装置上以及交互式细分方式。
2023/4/28 6:52:36
2.92MB
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概率图模子是用图来展现变量概率依赖关连的实际，分为概率图模子展事实际，概率图模子推理实际以及概率图模子学习实际。
在家养智能、机械学习以及盘算机视觉等规模有宽敞重办奔放的使用前景。
在家养智能、机械学习以及盘算机视觉等规模有宽敞重办奔放的使用前景。
2023/4/26 3:24:07
9.16MB
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一本报告机械视觉算法以及使用的典型书籍。
作者是RichardSzeliski。
是本不错的入门书籍。
作者是RichardSzeliski。
是本不错的入门书籍。
2023/4/24 11:04:52
25.53MB
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该收缩包外面含有labviewvision检测的多个例子。
极其适宜新手学习，对于视觉检测的原理又给好的知道。
极其适宜新手学习，对于视觉检测的原理又给好的知道。
2023/4/24 8:32:09
10.27MB
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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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