matlab 根据边缘判断形状

MATLAB 进行五种边缘检测

自定义函数: function []=edge_detect(image_name) a=imread(image_name); I=rgb2gray(a); BW1=edge(I,'Roberts',0.16); BW2=edge(I,'Sobel',0.16); BW3=edge(I,'Prewitt',0.06); BW4=edge(I,'LOG',0.012); BW5=edge(I,'Canny',0.12); figure('Name','进行五种边缘检测'); subplot(,,

Matlab中边缘提取方法简析

1.Matlab简述 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具,它起源于矩阵运算,已经发展成一种高度集成的计算机语言.有人称它为“第四代”计算机语言,它提供了强大的科学运算.灵活的程序设计流程.高质量的图形可视化界面设计.便捷的与其它程序和语言接口的功能.随着Matlab语言功能越来越强大,不断适应新的要求并提出新的解决方法,可以预见,在科学运算,自动控制与科学绘图领域,Matlab语言将长期保持其独一无二的地位. 2.几种常用的边缘检测算子边缘是图像的最重要的特征,边缘是指周围像

基于matlab的边缘提取方法的比较

1.Matlab简述 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具,它起源于矩阵运算,已经发展成一种高度集成的计算机语言.有人称它为“第四代”计算机语言,它提供了强大的科学运算.灵活的程序设计流程.高质量的图形可视化界面设计.便捷的与其它程序和语言接口的功能.随着Matlab语言功能越来越强大,不断适应新的要求并提出新的解决方法,可以预见,在科学运算,自动控制与科学绘图领域,Matlab语言将长期保持其独一无二的地位. 2.几种常用的边缘检测算子边缘是图像的最重要的特征,.边缘是指周围

HALCON形状匹配讲解

HALCON形状匹配讲解 https://blog.csdn.net/linnyn/article/details/50663328 https://blog.csdn.net/u014608071/article/details/78564596 2016年02月14日 16:09:40 赵一一阅读数:18149 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优

matlab 小波变换

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数功能:一维离散小波变换格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维.二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA.cD 分别为近似分量和细节分量:[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D.Hi_D

matlab用法总结

1. Matlab怎么判断空矩阵http://www.ilovematlab.cn/thread-48915-1-1.html a=[ ] if isempty(a) 2.matlab寻找多个最大值位置http://zhidao.baidu.com/link?url=6zNKvA9qfvbKVCu3eC8032XVEqvULhVhxIb162EA2pOB2jBPmw6eYS9uuOSNLy-aMoU9odWX_wEVBsOQiVp9G_ a=[2,4,3,5,2,3,5;2,3,4,7,5,4,

MATLAB菜鸟入门笔记【函数章】

一.用捷径表达式赋值 1.first:incr:last first代表数组的每一个值,incr代表步增量,last代表这个数组的最后一个值. Ep:>>x=1:2:10 x= 1 3 5 7 9 2.克隆标记法产生[π/100,2π/100,--,π] Angles=(.01:.01:1)*pi 3.用于创始化变量的MATLAB函数 (1)zeros(n):创建一个n×n零矩阵; (2)zeros(n,m):创建一个n×m零矩阵; (3)

Bilateral Filtering(双边滤波) for SSAO(转)

原文链接:http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7170471 另外一篇相似的英文资料:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html#Index 1. 简介图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用b

Bilateral Filtering(双边滤波) for SSAO

原网址:http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7170471 1. 简介图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用bilateral blur 算法进行降噪.Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘(Edge Perseving),这个特点对于一些图像模糊来说很有用.一般的高斯模糊在进行采样

【VS开发】【图像处理】双边滤波器bilateral filter

目录(?)[-] 简介原理代码实现 1 Spatial Weight 2 Similarity Weight 3 Color Filtering 在SSAO中的使用 1. 简介图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用bilateral blur 算法进行降噪.Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘(Edge Perseving),这个特点

paper 41：正交变换

正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 几何意义正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 代数定义欧几里得空间V的线性变换σ称为正交变换,如果它保持向量内积不变,即对任意的α,β∈V,都有 (σ(α),σ(β))=(α,β) 设σ是n维欧式空间V的一个线性变换,于是下面4个命题等价 1.σ是正交变换 2.σ保持向量长度不变,即对于任意α∈V,丨σ(α)丨=丨α丨 3.如果ε_1,ε_2,...,ε_n是标准正交基,

SSE图像算法优化系列二十四: 基于形态学的图像后期抗锯齿算法--MLAA优化研究。

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将

deep learning 以及deep learning 常用模型和方法

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现

Image Processing and Computer Vision_Review：Local Invariant Feature Detectors: A Survey——2007.11

翻译局部不变特征探测器:一项调查摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的

【神经网络与深度学习】卷积神经网络（CNN）

[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果.相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时还能顺着当时总结的认识思路,重新"辨识"起来,所以,要总结,而不要搬运知识. 起初并不理解卷积神经的卷积与结构是什么,后来通过了一个比较好的例子才对卷积神经网络有了初

【JavaScript】放大镜效果

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>放大镜</title> <style type="text/css"> *{margin:0;padding:0;} .container{width: 200px;height: 200px;padding: 5px;bor

BizTalk开发系列(十九) BizTalk命名规范

目前BizTalk项目的开发人员比较少,但是在开发过程中还是需要命名规范的约束.根据以往BizTalk项目的经验,整理了BizTalk命名规范.包括:BizTalk Application, Schema, Map, Pipeline, Orchestration Logic Port, Physical Port等.并提供了相关的示例方便大家参考. <BizTalk命名规范> 通用: 项目中能用英文单词的用单词,否则用拼音. BizTalk项目中的Schema , Map, Orchest

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

paper 1：图像特征提取

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义: 至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

JavaEDU614 团队第三周项目总结

JavaEDU614 团队第三周项目总结本周,根据项目计划完成模块的设计代码本项目主要是完成俄罗斯方块的基本操作.用户可以自己练习和娱乐.需要满足以下几点要求. (1)界面控制游戏开始.暂停和结束. (2)利用↑方向键来改变下落方块的形状. (3)方向键↓加速方块下落. (4)方向键←和→横向移动方块. (5)从最底部开始消去满行. 本系统主要是完成俄罗斯方块游戏的基本操作,所以在本游戏中应该实现以下功能. 响应键盘玩家可以从电脑键盘来控制游戏. 绘制游戏图形界面玩家开始游戏后,在电脑

【转载】Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于

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