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2019年5月18日
convolution in frequency domain
摘要: https://blog.csdn.net/myjiayan/article/details/72427995 convolution in frequency domain convolution in spatial domain == multiplication in frequency d
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posted @ 2019-05-18 10:09 水木清扬
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2019年5月16日
数据集
摘要: 1、德国DAGM 2007的数据集 总共十类图像,有训练集和测试集,几种样例如下: 官方网址:https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/3616 网盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1CHrH1tZ-B6kvi8U7--isaw 提取
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posted @ 2019-05-16 16:07 水木清扬
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2019年5月15日
【图像算法】七种常见阈值分割代码(Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法)
摘要: https://www.cnblogs.com/GarfieldEr007/p/5459629.html 图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010 HQU Email:zgzhaobo@gmail.com QQ:452728574 Latest Modified Dat
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posted @ 2019-05-15 09:01 水木清扬
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2019年5月14日
HALCON导出函数
摘要: Halcon小函数的封装和代码导出 Halcon小函数的封装和代码导出 一、Halcon小函数的封装和修改 1、名词解释: 算子:指Halcon中最基础、最底层的函数(即你看不到它的代码实现),一个算子只有一句话,例如threshold算子。 小函数:由多个算子组合成的函数,我习惯称为小函数。其特点
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posted @ 2019-05-14 11:08 水木清扬
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chan-vese模型
摘要: Python--level set (水平集)和 chan-vese模型 2018年08月28日 10:51:54 GlassySky0816 阅读数:1604 Python--level set (水平集)和 chan-vese模型 2018年08月28日 10:51:54 GlassySky08
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posted @ 2019-05-14 10:13 水木清扬
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2019年5月13日
十分简明易懂的FFT(快速傅里叶变换)
摘要: https://blog.csdn.net/enjoy_pascal/article/details/81478582 FFT前言快速傅里叶变换 (fast Fourier transform),即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法的统称,简称FFT。快速傅里叶变换是1965
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posted @ 2019-05-13 09:27 水木清扬
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2019年5月12日
图片分割之GrabCut算法、分水岭算法
摘要: https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做
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posted @ 2019-05-12 14:08 水木清扬
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2019年5月10日
图像分割方法()
摘要: 1,快速频域滤波算法FFT: halcon 2:区域生长:http://blog.sina.com.cn/s/blog_96fa8b880101ek27.html regiongrowing ( Image : Regions : Row, Column, Tolerance, MinSize :
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posted @ 2019-05-10 13:26 水木清扬
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2019年5月9日
Halcon函数总结(一)
摘要: Halcon函数总结: read_image( :Image :FileName : ) //读入图像 crop_part(Image : ImagePart :Row,Column,Width,Height : ) //剪切图像 add_image(Image1,Image2 :ImageResu
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posted @ 2019-05-09 19:46 水木清扬
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Halcon学习笔记之支持向量机(二)
摘要: 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法。通过这个案例,相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解。在相当多的检测和识别的应用中,都可以使用相同的方法来解决分类问题。 图1. 卤素灯图像 大致原理: 一、准备阶段:描述样
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posted @ 2019-05-09 10:55 水木清扬
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