搜索资源列表
3.图像处理实现螺纹识别
- 基于matlab图像处理实现螺纹识别，滤波，边缘检测，拟合数据(Based on MATLAB image processing, thread recognition, filtering, edge detection and fitting data are realized.)
75448182CFAR
- 恒虚警检测CFAR仿真，杂波边缘 多目标情况(the coding of the CFAR technology)
第7章 Copula理论及应用实例
- 二维copula函数参数估计画图，边缘函数参数估计等等(Two-dimensional copula function parameter estimation drawing, edge function parameter estimation and so on)
ILMD
- 一个完整的改进的局部均值分解ILMD算法，可以有效消除边缘效应消除。该程序可以进行改进，适合学习和科研使用。
MATLAB答题卡识别（GUI，论文）
- MATLAB答题卡识别（GUI，论文） 本课题为基于MATLAB的不变矩答题卡识别。可识别学号，学科，答案，并进行分数统计，以及判断是否及格。后台可设置标准excel答案。经过灰度变换形成灰度图像、二值化处理、图像滤波、边缘检测、hough变换等预处理。带GUI交互式界面。(Matlab answer card recognition (GUI, paper) This topic is based on MATLAB moment invariant answer card recogni
MATLAB缺陷检测系统
- 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
Canny
- 基于matlab的canny算子实现边缘提取(Edge extraction based on Canny operator of MATLAB.)
matlab gui 图像识别
- 设计一个matlab gui系统，实现图像识别的图像分割、图像降噪、边缘检测等基本功能。
基于MATLAB的瑕疵检测系统
- 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
code
- 在同一条关键路径上，若微服务j和与其直接关联的微服务j-n不在同一边缘计算节点或云中心执行，则存在云-边数据传输时间Ti,j-n,j，微服务j要在数据传输完成以后才能开始执行。其中，n表示同一条关键路径上微服务j与其直接相关联的微服务j-n之间的节点逻辑距离，datai,j-n,j表示微服务j-n与微服务j之间数据传输的大小。(In the same critical path, if microservice J and its directly associated microservice
Copula
- 包括copula分布参数估计、秩相关系数估计、平方欧式距离求解等，两个随机变量，从求边缘分布，到求二元联合copula函数的全过程，(copula function estimate)
task-offloading-edge-computing-master
- 边缘计算任务卸载与资源调度的算法，是论文的源代码，具有价值(Edge computing task unloading and resource scheduling algorithm, is the source code of the paper, has value)
现代检测技术作业之图像处理实例matlab源程序
- 现代检测技术作业之图像处理实例matlab源程序，上述图像是用ccd图像传感器采集的，试用图像处理算法，包括：去噪、边缘提取，对上述图像进行处理得到较为清晰的图像。