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cardetection
- 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,63
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- 提出了一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法。采用A102FCCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像, 经 过IEEE1394数字接口卡传输到计算机。对含有噪声的原始数字图像实施平滑处理、图像分割、轮廓提取及细化等处理, 使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息。检测了齿轮中心孔的圆心, 进而对齿轮齿形缺陷进行检测。理论分析及实验 结果表明该方法检测速度快、精度高, 满足产品在线检测的要求。
corner
- 鉴于棋盘格图案在摄像机标定中有着广泛的应用,因此为了对边缘模糊的棋盘格图像进行在线标定,针 对目前棋盘格图像角点检测算法的局限性,提出了一种可以自动实现的棋盘格图像角点检测算法, 该算法是利用 周围图案对称和灰度值对比明显的独特性质,设计了由对称算子S和方差算子V组合而成的角点检测算子) )) 对 称方差算子( symmetry andvariance), 简称SV算子。该算子不仅构思巧妙、易于实现、计算量小,而且对棋盘格图像 的旋转变换和亮度变换具有鲁棒性和抗噪能力强的优点。实
An-Improved-ModeBased
- 针对关节式物体检测的复杂性, 本文提出一种新颖的视觉推理方法。该方法基于可变形的物 体模型, 同时利用图像中所包含的边缘信息特征( 不依赖于局部特征, 如肤色等) 及各子部件的空间位置关 系, 迭代地进行关节式物体检测和定位估计。实验证明, 该方法有较强的抗背景干扰能力, 视觉上能大幅 度改进关节式物体检测、定位的结果-Aiming at the complex ity of art iculated object detect ion, this paper pro poses a
ImageM-osaicing
- 一篇基于边缘检测的图像拼接算法方面的文章-ImageM osaicing Based on Edge Sharp ing
MATLAB-eradicate-noise
- MATLAB实现图像去噪 滤波 锐化 边缘检测 源程序代码 有完美的代码和运行结果图-MATLAB for Image Restoration filter sharpening edge detection source code is a perfect code and run the results in Fig.
dynamics-model
- 为了实现干制红枣的大小自动分级 ， 介绍了应用 机 器 视 觉 的 干 制 红 枣 自 动 分 级 方 法 ， 利 用 CCD 摄 像 机 获取红枣的样本图像 ， 应用 MATLAB 软件编程实现了样本图像的灰度化 、 二值化 、 图 像 分 割 、 图 像 滤 波 、 图 像 形 态 学处理 、 边缘检测和特征量提取等处理 ， 参照 干 制 红 枣 分 级 标 准 完 成 了 红 枣 自 动 分 级 。 通 过 实 验 数 据 回 归 分 析 得出红枣实测纵径 、 果质量与识别值当
image-detection-algorithm
- 国内较新的列车车轮踏面擦伤图像检测算法，采用图像增强、图像分割、目标边缘提取等技术，通过自动搜索边缘获取缺陷径向、轴向、面积尺寸。 -A new image detection algorithm for wheel tread of train wheel in China is adopted, which is based on image enhancement, image segmentation and object edge extraction.
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
Medical-image-segmentation-
- 出了基于 ELM的医学图像的分割技术，结合滤波去噪、形态学提取和边缘检测等图像处理方法，设计了一种应用于CT图像 的轮廓描绘方法。-Based on a medical image segmentation ELM technology, combined with filtering de-noising, Morphology and edge detection image processing method is applied to design a CT image cont