Frangi形态学滤波详解】的更多相关文章

利用Hessian矩阵的滤波函数Frangi,网上的文章只是把论文中的公式贴出来了. 我感觉分析下滤波函数是怎么起作用,还是挺有意思的一件事情. Frangi滤波方法的论文是: Frangi A F, Niessen W J, Vincken K L, et al. Multiscale vessel enhancement filtering[C]//International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assiste…
电容参数:X5R,X7R,Y5V,COG 详解 文章来源:http://www.hzlitai.com.cn/article/ARM9-article/cphard/1777.html 仅供分享学习~   在我们选择无极性电容式,不知道大家是否有注意到电容的X5R,X7R,Y5V,COG等等看上去很奇怪的参数,有些摸不着头脑,本人特意为此查阅了相关的文献,现在翻译出来奉献给大家. 这类参数描述了电容采用的电介质材料类别,温度特性以及误差等参数,不同的值也对应着一定的电容容量的范围.具体来说,就是…
http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金…
尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 Da…
我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等…
近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者…
本节的触摸屏驱动也是使用之前的输入子系统 1.先来回忆之前第12节分析的输入子系统 其中输入子系统层次如下图所示, 其中事件处理层的函数都是通过input_register_handler()函数注册到input_handler_list链表中 搜索input_register_handler注册函数,就可以看到都是事件处理层里的函数: 所以最终如下图所示: 右边的驱动事件处理,内核是已经写好了的,所以我们的触摸屏只需要写具体的驱动设备,然后内核会与触摸屏驱动tsdev.c自动连接 2.本节需要…
卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向…
霍夫变换 霍夫变换是1972年提出来的,最开始就是用来在图像中过检测直线,后来扩展能检测圆.曲线等. 直线的霍夫变换就是 把xy空间的直线 换成成 另一空间的点.就是直线和点的互换. 我们在初中数学中了解到,一条直线可以用如下的方程来表示:y=kx+b,k是直线的斜率,b是截距. 我们转换下变成:b=-kx+y.我们是不是也可以把(k,b)看作另外一个空间中的点?这就是k-b参数空间. 这样,我们就把一条x-y直线用一个(k,b)的点表示出来了. 我们看到,在x-y图像空间中的一个点,变成了k-…
尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许OpenSSE更适合你,欢迎使用. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种…