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2024-05-06 20:36:43 351KB matlab 源码
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将bevfusion的可视化结果,一共八个文件夹,其中六个为环视相机标注后的图片,一个是激光雷达的图片,一个是地图,按照想要的视角顺序拼接图片并合成视频
2024-05-06 17:41:33 864.46MB 图片处理
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利用MATLAB基于形态学处理的焊缝边缘检测算法.zip,采用T型焊接焊缝图像进行分析,讨论了基于形态学处理的焊缝边缘检测方法,该算法信噪比大且精度高。**该算法首先采用中值滤波、白平衡处理、图像归一化处理等图像预处理技术纠正采集图像,然后采用形态学处理算法提取焊缝的二值化图,该算法不仅有效的降噪,而且保证图像有用信息不丢失。程序介绍如下: 3D.m表示焊缝的原始图像和3D视图;lvbo.m是中值滤波去噪; baipingheng.m是白平衡处理的程序; sobel.m,prewitt.m和canny.m分别表示Sobel、Prewitt和Canny三种算子边缘检测方法; morphological.m是形态学处理边缘检测算法; 详细内容可以参考文章:https://wendy.blog.csdn.net/article/details/130446422
2024-05-06 15:08:52 75KB matlab 边缘检测 图像处理
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摘要:基于虚拟仪器技术, 利用LabVIEW 语言进行信号采集系统的研制具有重要意义。文章介绍信号采集与处理系统的主要流程。详细介绍PCI-1714 数据采集卡的原理及功能,通过数据采集程序实例介绍基于LabVIEW 语言实现PCI-1714 采集卡的全过程,利用LabVIEW 语言编写的程序用于将存储数据调出,并对信号波形特点进行分析。
2024-05-06 14:08:46 115KB 传感器与数据采集
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所使用的是正点原子探索者开发板,其他同理,改动代码就行,效果详见B站链接https://www.bilibili.com/video/BV1dB4y1k7XN/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=06d06192a2ff6643ccdab6c1aeae235b
2024-05-05 17:49:30 7.77MB stm32 图像处理 二值化
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《如何读取csv文件内容建立映射表(基于pandas)》这篇博客对应的处理文件
2024-05-05 17:12:40 1.32MB pandas
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针对含有文本、图像、表格和公式等复杂扫描电子文档的倾斜校正问题,提出了一种基于Shearlet(剪切波)变换与多尺度分析的复杂文档图像倾斜检测方法,利用剪切波变换的局部性和方向性,可以得到各个方向的能量值,能量最高的两个分量分别对应于横画与竖画的方向,根据这两个方向可以较准确地检测出扫描文档图像中文字行的方向并进一步确定扫描文档图像的倾斜角度。实验结果表明,该方法可以避免扫描文档中图像、表格等的干扰,具有较好的抗噪声能力,对于具有复杂内容的文档图像有较高的检测准确率。
2024-05-05 16:44:43 9.58MB 图像处理 Shearlet 倾斜检测
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《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与MATLAB实现》第2版DVD内容 内容推荐   《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》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、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等;同时对机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了3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)、支持向量机(SVM)和AdaBoost,并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。   《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》结构紧凑,内容深入浅出,讲解图文并茂,适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生,以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。 共2个文件。z01和zip
2024-05-04 16:01:46 37.87MB 机器视觉
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基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计,数字图像处理知识,可以直接运行。 基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计,数字图像处理知识,可以直接运行。 基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计,数字图像处理知识,可以直接运行。
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matlab灰色处理代码JPEG压缩实现 这是我在阿尔伯塔大学MM806-(图像和视频处理)课程的第四次编程作业。 这项任务的目的是理解和欣赏JPEG压缩机制。 作业问题(由Nilanjan Ray教授设定)如下: 您的编码器是实际基准系统的简化版本。 首先,它假定为灰度输入图像。 让用户选择一个图像。 因此,没有颜色转换。 然后根据输入图像创建8x8块。 如果图像的高度和宽度不是8的倍数,请对图像进行零填充。 然后,对于每个8x8块,应用DCT。 接下来将量化应用于DCT系数。 为了进行量化,请使用此表。 接下来,以Z字形顺序对量化的DCT系数重新排序。 对DC系数应用差分编码,对AC系数应用游程长度编码。 将这些差分编码的DC和游程编码的AC系数以及图像高度和图像宽度写入文本文件。 这样就完成了您的编码器。 注意,实际上,您将霍夫曼编码进一步应用到差分编码DC和游程编码AC系数。 为了简单起见,我们在这里跳过霍夫曼编码。 解码器读取文本文件,并反转编码器的每个步骤,最后显示图像。 使用Matlab内置的“ cameraman.tif”,“ pout.tif”等对您的程序进行测试。您
2024-05-03 16:31:16 8KB 系统开源
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