差分、梯度、Roberts、sobel、Prewitt、Laplace边缘检测算子的介绍、评估和比较很实用的一篇文章,拿来和大家共享
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传统的全景图像拼接算法,多采用Harris角点的特征提取或尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配算子的方式,对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。
但对于车载全景图像拼接算法而言,车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像,使用特征提取算子的方法进行的拼接,运算的复杂度高,效率低,不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题,该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法,并对其进行Matlab仿真,最大限度提高算法的运算效率,以满足车载系统实时性的要求,真实的反应路况信息,辅助驾驶员安全驾驶。
关键词:计算机视觉;
图像拼接;
车载全景;
实时性;
鱼眼图像
2024/4/24 5:45:47 1.24MB 图像拼接
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matlab实现灰度图像边缘检测,本代码采用roberts算子,其他算子代码方法类似!
2024/4/21 20:03:27 828B 边缘matlab
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1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理其中,滤波用高斯滤波,图像增强包括直方图均衡化和增强对比度,边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物(只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物):(1)提取铁轨的框架(2)设置检测窗(3)障碍物检测,通过判断图像的八维纹理特征。
2024/4/13 13:50:48 45.62MB C++OPENCV canny算子 图像处理
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简单的利用Harris算子实现分块提取特征点
2024/4/1 3:19:42 3KB Harris matlab
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对canny算子进行详细讲解。
2024/3/22 14:35:10 282KB canny
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用计算机视觉的方法处理米粒图像。
功能包括:中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。
2024/3/20 6:28:23 1.6MB OpenCV 图像处理 边缘检测
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用C语言实现的24位BMP灰度化,之后进行边缘检测(Canndy算子),之后直线检测。
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很好的实现特征点的粗匹配,适用于用harris算子提取的角点
2024/3/4 21:28:40 2KB 特征点匹配
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并发加权mu-演算(concurrentweightedmu-calculus,CWC)是对Kim.G.Larsen所提出的并发加权逻辑的强有力的扩充,通过加入不动点算子,增强表达能力,实现对复杂模块化系统的有效建模。
本文对CWC进行了研究,给出了CWC的语法并阐述了CWC的标记加权转移语义。
μ-演算与自动机理论密不可分,引入了轮替树自动机用于处理CWC,阐述了轮替树自动机与CWC之间的联系,构建了一种特定的用于CWC的轮替树自动机模型。
一致性内插定理是Craig内插定理的加强和扩展,为了探究CWC上的一致性内插定理,根据AndrewM.Pitts提出的方法,利用互模拟量词寻找一致性插值。
给出了互模拟量词在标记加权转移系统上的语义,并研究了互模拟量词和CWC上一致性内插定理之间的关系。
在此过程中利用ω展开(unravelling),由ω展开树的一系列特性,结合轮替树自动机,证明了一致性内插定理在CWC上成立。
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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