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搜索资源 - Morphological matlab
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程序代码说明 P0701：细胞边缘检测 P0702：癌细胞形态学分析 P0703：癌细胞颜色分析-code P0701 Note : Cell Edge Detection P0702 : Morphological analysis P0703 cancer : cancer color analysis
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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-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
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摘要：在对粮虫图像处理过程中，介绍了Matlab图像处理工具箱中的函数，给出了图像处理与分析的技术实现, 边缘检测及轮廓提取, 通过形态学方法进行图像特征抽取与分析，达到了比较好的效果.-Abstract : In the right grain pest image processing, introduced the Matlab toolbox image processing functions, given image processing and analysis technolog
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编制通用的二值形态学运算（腐蚀和膨胀、开、闭和击中击不中变换）函数，函数可以处理不同的变换形式和不同类型的结构元素。并用你编制的形态学函数对一个二值图象进行处理。
用形态学击中击不中变换方法对图象进行细化处理。
实验图象：二值图象由一段文字组成，word_bw.bmp,The preparation of a universal binary morphological operations (erosion and expansion of open and close and hit
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图像预处理算法。包括中值滤波，形态学滤波，二值化处理及图像背景校正。,Image Pre-processing algorithm. Including median filtering, morphological filtering, binarization image processing and background correction.
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用形态学的方法求二值图像的周长，面积，圆形度，矩形度和伸长度, use morphological mathod to get the perimeter, area, circle, the rectangle and stretch the length of the binary image
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识别车牌照的号码，matlab代码，包括车牌定位、形态学处理、字符分隔、数字识别等功能-Identify vehicle license plate number, matlab code, including the license plate location, morphological processing, character separation, identification numbers and other functions
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用OpenCV实现的Matlab中形态学细化、提取骨架、收缩算法。测试效果与Matlab相同。-Algorithms of morphological thinning,Skeleton and Shrink,ported from Matlab to OpenCV.
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Matlab多种图像边缘检测方法
1、用Prewitt算子检测图像的边缘
2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
3、用Canny算子检测图像的边缘
4、图像的阈值分割
5、用水线阈值法分割图像
6、对矩阵进行四叉树分解
7、将图像分为文字和非文字的两个类别
8、形态学梯度检测二值图像的边缘
9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-Matlab a variety of image edge detection method 1, u
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基于肤色模型的人脸检测程序，通过高斯模型建立相似度函数，再经过最佳阈值法来进行二值化，在经过形态学处理得到人脸区域。-Skin color model based on face detection process, the establishment of the similarity function by the Gaussian model, and then through the optimal threshold method for the two values, obtaine
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简单实现通用的二值形态学运算（腐蚀和膨胀、开、闭和击中击不中变换）函数-Simple realization of a universal binary morphological operations (erosion and expansion of open and close, and hit-miss transform) function
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本程序实现了基于形态学金字塔的图像融合算法，结果显示比较不错，可以参考一下。-This procedure based on the morphological pyramid implementation of image fusion algorithms, results show a good comparison, you can reference.
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MATLAB数字图像的处理特效 两只猫的膨胀腐蚀-design a program for some specific effect of the 2 cats
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实现形态学的阈值分割，可得到分割后的阈值图像，形态学图像，L的直方图，最大连通成分提取图像以及最后得出的结果图像。-Achieve morphological thresholding, the threshold obtained after image segmentation, image morphology, L histogram, the largest connected component extraction result image and the final image.
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1.图像反转 2.灰度线性变换 3.非线性变换 4.直方图均衡化 5. 线性平滑滤波器 6.中值滤波器 7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：8.梯度算子检测边缘 9.LOG算子检测边缘 10.Canny算子检测边缘 11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）12.Hough变换 13.直方图阈值法 14. 自动阈值法：Otsu法 15.膨胀操作 16.腐蚀操作 17.开启和闭合操作 18.开启和闭合组合操作 19.形态学边界提取 20.形态学骨架提取 21.直接提取四个顶点坐标
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对创建的二值图像进行膨胀处理（matlab编程实现），膨胀会增长或粗化二值图像中的物体，我自己编写了一个用matlab编程实现二值化的例子(morphological,matlab,image processing,dilate)
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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MATLAB缺陷检测系统
该课题为基于形态学的缺陷检测，素材采用的是光伏板缺陷。通过灰度，二值化，边缘检测，形态学，开闭运算，去除小面积干扰等方法，判断出缺陷所在，定位，并且框出，且计算出各个块面积。配有一个人机交互界面，把缺陷个数，面积等分别显示到GUI界面上。(Matlab defect detection system
This topic is based on the morphological defect detection, the material is photovolt
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基于MATLAB的工业瑕疵缺陷检测，采用工业板图像作为素材。利用灰度化，二值化，边缘提取，形态学运算等方法，检测并标出出瑕疵所在位置，计算出各个块面积。设计了一个UI界面，显示瑕疵个数和面积等参数。(Industrial defect detection based on MATLAB, using industrial plate image as material.
Using gray, binarization, edge extraction, morphological operat
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该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易
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