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边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-code P0401 Note : Prewitt operator to detect
4Matlab
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
kalmanfiler
- 卡尔曼滤波C程序 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。 对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理， 例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。-Kalman filtering C program Kalman filter is
extendkalman
- 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。 对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理， 例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。-Kalman filter is an "optimal recursive data pro
007
- 本文详细介绍了我们为首届全国智能车大赛而准备的智能车系统方案。该 系统以Freescale16 位单片机MC9S12DG128 作为系统控制处理器，采用基于的 摄像头的图像采样模块获取赛道图像信息，通过边缘检测方法提取赛道黑线， 求出小车与黑线间的位置偏差，采用PID 方式对舵机转向进行反馈控制。通过 自制的速度传感器实时获取小车速度，采用Bang-Bang 控制策略形成速度闭环 控制。小车还将通过特定算法分析出前方的路况，并根据路况的不同而为小车 分配以不同的速度。文中
The-detection-of-traffic-lights
- 交通信号灯的检测是复杂场景下交通灯识别的重点。采用了色彩分割与关联滤波方案进行交通灯的检测。首先，建立交通信号灯的高斯模型，利用高斯向量与多色彩空间结合的方法进行图像分割。然后，采用基于区域增长与相似性判定的关联滤波，对色彩分割后的图像进行处理。最后，使用基于canny算子的边缘提取算法获取方向指示灯轮廓特征，并使用基于改进hu不变矩和马氏距离对方向指示信号灯进行分类。-The detection of traffic lights is the focus of traffic lights
soso1989
- 关于图像亚像素边缘检测方法的相关文献 （薄片零件机器视觉图像亚像素边缘检测，机器视觉标定中的亚像素中心定位算法，机械零件亚像素边缘检测算法的研究，基于分层插值和最小二乘拟合的亚像素细分算法等等。）-Literature on the image sub-pixel edge detection method (thin parts machine vision image sub-pixel edge detection, sub-pixel target location in the cal
X128TUXIANGCHULI
- X128单片机的图像处理功能，能实现对读入摄像头图像的边缘检测及排除干扰区域，可用CodeWarrior 5.0打开-X128 SCM image processing functions, can achieve read camera image edge detection and elimination of interference area, available CodeWarrior 5.0 Open