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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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TrackIT是一款开放式的机器视觉开发平台，目前集成了从相机输入、色彩转换、彩色图像处理、灰度图像处理、二值图像处理、阈值分割、边缘检测、Blob检测、相机标定、Kalman滤波器、光流跟踪器、最近邻域跟踪、数学形态学方法、机器学习算法等近100个组件，并在不断添加更新中，采用开源OpenCV、WxWidgets、CMU139等标准工具，使用XML动态解析界面，所有参数在界面上直接调整，同时可立即看到调整效果，并可动态加载组件，可用于一般科学研究和机器视觉系统开发。运行时需要.net框架支持。
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彩色图像边缘检测程序color_edge.m：来源于：《数字图像处理及MATLAB实现》P197-198 canny_edgecolor.m：来源于网络资源
-Color image edge detection program color_edge.m: from: " Digital Image Processing and MATLAB to achieve" P197-198 canny_edgecolor.m: from the network resource
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边缘检测1.制作一张包括色块、线条的单色背景图片，先对其作低通滤波产生一幅色块和线条边缘模糊的降质图片待处理，采用任意二种边缘检测算法检测待处理图片中的色块和线条的边缘，得到二值化的处理结果图。从结果图中提取色块和线条的边界坐标值，与实际生成原始图像时采用的真实坐标数据作比较，对产生的检测误差作分析。2.拍摄一张包含待检测物体的黑白或者彩色照片，试采用一种边缘检测的算法做待检测物体的自动提取，对生成的结果作分析。-Edge Detection 1. To produce a including
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内容包括形态学梯度检测二值图像的边缘
形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-Include detection of morphological gradient of the edge binary image morphology example- images from the PCB to remove all current lines, retaining only the target chip
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边缘检测和图像分割matlab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
-Edge det
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介绍一种实用的二维条码识别算法。首先探讨了二维条码的定位与分割算法,利用Hough变换与Sobel边缘检测把条码图像从原始采集的图像中有效地分割出来 然后分析了条码图像经过光学系统的噪声模型,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法 采用Flourier变换自适应地选取阈值去除噪声导致的无效边界,从而得到条码的基本模块。实验结果表明,该算法具有很好的抗噪性,提高了二维条码的识别率。
-A practical two-dimensional barcode recognition algorit
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介绍一种实用的二维条码识别算法。首先探讨了二维条码的定位与分割算法,利用Hough变换与Sobel边缘检测把条码图像从原始采集的图像中有效地分割出来 然后分析了条码图像经过光学系统的噪声模型,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法 采用Flourier变换自适应地选取阈值去除噪声导致的无效边界,从而得到条码的基本模块。实验结果表明,该算法具有很好的抗噪性,提高了二维条码的识别率。
-A practical two-dimensional barcode recognition algorit
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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
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对矩阵进行四叉树分解，将图像分为文字和非文字的两个类别，形态学梯度检测二值图像的边缘，形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线（仅保留芯片对象），计算图像中的欧拉数
-Of the matrix quadtree decomposition, the image is divided into text and non-text of two categories, the morphological gradient detection of the edge binary image,
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采用canny算法进行边缘检测，寻找输入图像的边缘，并且标志出来-canny algorithm edge detection，can find edge from image and draw it.
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数字图像的边缘检测
本科毕业设计（边缘检测是数字图像处理中的重要内容。本文首先对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析。Canny最早提出了边缘检测的三条连续准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应,并在这些准则的基础上得到了“最优线性滤波器”―高斯函数的一阶导数。经过十几年的发展,目前已经有了对这个准则的很多改进,本文也对这个方面的工作做了小结。Demigny在理论分析和实践的基础上给出了边缘检测的离散准则,并且证明在离散准则中Canny提出的第三个准则可以被阀值操作所取代。本文利用
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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
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边缘提取算法提取细胞轮廓 适用于前景背景反差巨大-An object can be easily detected in an image if the object has sufficient
contrast from the background. We use edge detection and basic morphology
tools to detect a prostate cancer cell.
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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
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求一个图像的最大内接矩形面积。
步骤：
1.相机标定。首先根据物像关系式求出其中的参数。注意参数求出后要进行参数校验。
2.从背景中分离出目标
3.边缘检测
4.目标形状参数计算。-For an image of the largest inscribed rectangle area. Steps: 1. Camera calibration. First of all object-image relationship in accordance with the par
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P0502：计算图像中的欧拉数
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
-P0502: Euler calculated the number of images in the P0407: the text and the image is divided into two categories of non-text P0408: dete
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两篇人脸检测的英文论文，是花钱买的哦，英文描述中是一篇文章的英文摘要！-Face and facial feature detection plays an important role in various applications such as human computer interaction, video surveillance,
face tracking, and face recognition. Efficient face and facial feature det
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A method to detect new objects in a scene by
comparing an input query image and a movie database captured beforehand is proposed.
Our method is based on both feature point matching and edge matching. First, we select the most matched movie from t
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This project is about detecting edges using canny edge detector. The canny edge detector is implemented from scratch using c++. Steps involved in creating a canny edge detector: STEP 1: smoothen the image using gaussian blur. STEP 2: Use differential
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