使用opencv实现halcon中算子find_scaled_shape_model的功能,具体功能参见博客https://blog.csdn.net/sillykog/article/details/83116793
2023/12/17 1:23:45 26.36MB opencv halcon 形状匹配
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随着生活水平的不断提高,汽车成为人们生活不可或缺的一部分。
汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪,伴随而来是频发的交通事故。
在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注,与此相关的目标检测技术的研究也得到很大的关注,车辆检测就是其中一个关键的组成部分。
车辆检测由于其本身具有的挑战性,例如车辆形状的不同,车辆的视角的不同,车辆的遮挡,光照的差异变化,使车辆检测成为一个十分困难的任务。
当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果,但是现存算法任然具有局限性,在各种环境下无法得到让人满意的效果,因此本文针对车辆检测进行了研究。
本文所做的工作主要包括两个部分:一研究国内外该课题方向的研究现状,对比不同算法的优缺点,研究不同算子提取车辆特征的效果;
二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统,验证研究算法的可行性。
经过车辆检测系统的仿真验证,本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆,效果良好,速度在可接受的范围内。
2023/12/16 11:31:01 43.09MB 智能交通 HOG特征 SVM 车辆检测
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matlab函数用于图像边缘的提取,包含的方法有说soble算子
2023/12/12 22:10:32 623B matlab
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该代码为计算机图形学课上的作业,旨在实现图像分割。
主要用了边缘检测算子及分水岭算法。
集成了GUI界面,用户也可在此基础上添加别的算法,使GUI功能趋于多元化。
2023/12/9 21:48:46 150KB 图像分割 边缘检测 分水岭 MATLAB
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使用混合奇异值阈值算子的图像去噪
2023/11/29 17:55:46 2.25MB 研究论文
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基于opencv1.0VC++6.0MFC写的完整的图像处理程序,功能齐全(图像基本操作:旋转、镜像、反色、图像二值化、图像分割、图像增强、灰度直方图均衡、线性变换、灰度拉伸)、边缘检测(prewitt算子、sobel算子、canny算子、拉普拉斯算子等)、图像滤波平滑(均值、中值、高斯滤波等)、还有形态学变换(腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等等),看文件大小就知道啦,希望对学习图像处理的,有所帮助
2023/11/27 1:20:38 9.24MB OPENCV MFC图像处理
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本文的图像预处理环节则采用图像灰度化和用Roberts算子对车牌进行边缘检测。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置,然后利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
分割后的字符先进行二值化处理,再对垂直投影进行扫描后完成对字符的分割。
本课题是基于Matlab下的环境下对其进行仿真。
2023/11/25 3:24:22 203KB chepaishibie
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多种边缘检测算子(Prewitt算子,LoG算子,Canny算子等)实现图像的边缘检测与分割
2023/11/22 21:07:53 51KB 边缘检测,代码
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基于matlab平台1、能对图像文件(bmp、jpg、tiff、gif等)进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作;
2、数字图像的统计信息功能:包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等;
3、数字图像的增强处理功能:(1)空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法(如局部平滑滤波法、中值滤波等)、锐化算法(如梯度锐化法、高通滤波等)(2)频域的各种增强方法:频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。
(3)色彩增强:伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割:(1)点、线(hough变换检测直线)、及边缘检测(梯度算子、拉普拉斯算子等);
(2)区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等;
5、数字图像的变换:普通傅立叶变换(ft)与逆变换(ift)、快速傅立叶变换(fft)与逆变换(ifft)、离散余弦变换(DCT),小波变换等。
2023/11/15 4:25:35 166KB 数字图像处理 图像处理系统 matlab
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提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
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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