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搜索资源列表

  1. 图像的斑点检测

  2. 对图像进行斑点检测，搞图像处理的人应该懂，是一本书上的源程序，嘿嘿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-02
    • 文件大小：156kb
    • 提供者：sadaner1988

  1. 斑点检测资料

  2. 斑点检测资料　

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-04-13
    • 文件大小：879kb
    • 提供者：chenkun5885

  1. 图像的斑点检测

  2. 图像的斑点检测 matlab 图像处理必备

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-03-30
    • 文件大小：163kb
    • 提供者：steft

  1. 图像的斑点检测

  2. 这是《图像局部不变特征与描述》书中2.4节斑点检测的代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-10
    • 文件大小：156kb
    • 提供者：u013593585

  1. 斑点检测图像处理

  2. 图像处理很好的代码，

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2015-05-20
    • 文件大小：156kb
    • 提供者：u013599203

  1. 随机测量误差平滑与野值检测

  2. 由于多种偶然因素的综合影响或作用，雷达测量数据集合中往往包含1%-2%，有时甚至多达10%-20% 的野值点严重偏离目标真值。比较常见的野值类型为孤立型野值，这种野值与前一时刻及后一时刻测量数据质量无必然联系，它邻域内的数据质量通常是好的。野值斑点通常出现在设备运行不正常或某些特殊的情形下，如高仰角时的测量数据。

  3. 所属分类：其它

  1. 图像的斑点检测

  2. 斑点是数字图像的主要特征，是区域检测的一种特例，是许多特征生成、目标识别等方法的重要预处理环节。斑点通常和关键点(keypoint)，兴趣点(intrestpoint)以及特征点(featurepoint)表示同一个概念。 斑点通常指与周围有着颜色和灰度区别的区域。从远处看，一棵树是一个斑点，一块草地、一栋房子也可看成斑点。主要有LoG斑点，DoH斑点以及Gilles斑点。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-03-31
    • 文件大小：163kb
    • 提供者：eastsidemsn

  1. 基于小波多尺度分解的竹条缺陷检测算法

  2. 利用小波多尺度分解技术对竹子的纹理进行缺陷检测，属于比较典型的纹理背景下做斑点检测的案例，竹子的纹理跟缺陷斑点有混叠的可能性，该论文介绍了一种比较实用的检测方案，值得参考下

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-02-19
    • 文件大小：306kb
    • 提供者：xingou

  1. 1.4图像的斑点检测.rar

  2. 写了一些关于图像斑点检测的例子，有程序和说明，部分程序还有解释。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-22
    • 文件大小：163kb
    • 提供者：weixin_45219924

  1. 检测黑斑

  2. 当前的暗物质检测策略基于这样的假设，即暗物质是具有适当大数密度的非相互作用粒子的气体。 如果在暗区中存在明显的自相互作用，则该图会发生巨大变化，从而可能导致暗物质粒子聚结成大的复合斑点。 这些斑点的低数字密度需要新的检测器策略。 我们研究这种情况下的宇宙学，天体物理和直接探测范围，并确定实验上可访问的参数空间。 大型复合状态与标准模型之间增强的交互作用允许使用现有实验技术搜索此类复合斑点。 这包括检测MACRO，XENON和LUX中的闪烁； 热量计（例如CDMS）中的热量； LIGO和AGIS

  3. 所属分类：其它

  1. 基于不同经验模态分解的SAR图像变化检测算法

  2. 经验模态分解（EMD）是一种数据驱动的多尺度变换理论，它是一种非线性且非平稳的信号处理理论。 但是每种EMD分解理论都有其优点和缺点。 合成孔径雷达（SAR）成像是获取变化信息的重要遥感技术，SAR图像数据属于非平稳信号。 因此EMD非常适合SAR图像处理。 有两种典型的EMD理论，即整体经验模态分解（EEMD）和二维经验模态分解（BEMD）。 在对这两种方法进行深入研究的基础上，提出了一种新的SAR图像变化检测算法，称为FCD-EMD算法，即基于EMD的融合变化检测。 因此，FCD-EMD算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1002kb
    • 提供者：weixin_38504089

  1. Python-基于tensorflow分割表面缺陷检测.rar

  2. 基于tensorflow的一个案例实现，实际生产中使用的瑕疵检测，适合布匹、木材、金属、塑料、薄膜等等产品表面的瑕疵检测，斑点检测，效果较好

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：64mb
    • 提供者：Steven_eleven

  1. 机器视觉在布匹生产在线检测系统应用

  2. 视觉系统涉及到光学和图像处理算法，本身就是高度专业化的产品，尤其在整个识别控制系统中，还要与运动控制系统配合完成后续操作。在本项目的视觉系统中提取识别对象颜色特征值，然后采用模式识别的方法，识别出不合格区域然后使用斑点分析判断是否为杂质。同时提到了整个系统中各个部件的选择和用户界面的设计。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_38738977

  1. AMV键盘开关检测系统

  2. 产品描述　　专为手机键盘开关生产或加工企业而设计；　　手机键盘开关品质保证的重要工具；　　系统稳定，易操作、安装简单；　　保证投入很快获得回报。 　　检测功能： 　　对弹片的混料、漏装的检测精度达100%；能准确检测出弹片上的明显瑕疵，如：划痕、斑点等；能准确检测出弹片装配位置是否正确；系统正常运作时，每分钟可检测30个键盘开关；可根据客户要求，定制对良品与不良品的分离方法；自动统计良率与不良率，自动生成日报表与月报表；可保存良品与不良品的图像，可随时跟踪不良品发生时间与原因。检测方案的图片

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-22
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：weixin_38517904

  1. 通信与网络中的AMV台式、笔记本电脑键盘检测系统

  2. 产品描述　　●专为台式、笔记本电脑键盘生产或加工企业而设计；　　●台式、笔记本电脑键盘品质保证的重要工具；　　●系统稳定、易操作、安装简单；　　●使用X-Y检测平台，最大检测幅面可达600mm*200mm；　　●设计检测方案时，可使用自定义检测区域保证投入很快获得回报。 　　检测功能：　　对按键的错装、倒装、漏装的检测精度达100%；能准确检测出按键上的字符印刷不良，印刷位置偏离；能检测按键上侧面字符是否合格；能准确检测出按键上的明显瑕疵，如：划痕、斑点、气泡等；系统正常运作时，检测幅面为60

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-22
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：weixin_38608025

  1. 详解opencv Python特征检测及K-最近邻匹配

  2. 鉴于即将启程旅行，先上传篇简单的图像检索介绍，与各位一起学习opencv的同学共勉 一.特征检测 图片的特征主要分为角点，斑点，边，脊向等，都是常用特征检测算法所检测到的图像特征· 1.Harris角点检测 先将图片转换为灰度模式，再使用以下函数检测图片的角点特征： dst=cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]]) 重点关注第三个参数，这里使用了Sobel算子，简单来说，其取为3-31间的奇数，定义了角点检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：160kb
    • 提供者：weixin_38733676

  1. Fruits-and-Spot-Detection:这是水果和斑点检测项目的初步笔记本-源码

  2. 水果和斑点检测 这是水果和斑点检测项目的初步笔记本。

  3. 所属分类：其它

  1. 两阶段标记物控制的分水岭方法检测真实凝胶图像中的蛋白质斑点

  2. 两阶段标记物控制的分水岭方法检测真实凝胶图像中的蛋白质斑点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：924kb
    • 提供者：weixin_38703626

  1. 棒滤器的CT图像肺裂检测的衍生物。

  2. 肺裂是自动识别肺部解剖结构的重要标志，因此需要进行检测作为预处理步骤。 我们提出了一种棒状（DoS）滤光片的导数，用于在胸部CT扫描中检测肺裂，方法是考虑它们在多个横向平面上的细曲线形状。 基于局部矩形邻域的stick 分解，定义了垂直于每个stick 的非线性导数算子。 然后，结合沿棒的强度的标准偏差，合成的似然函数对裂缝状亮线产生强烈的响应，并趋于抑制包括大血管，台阶边缘在内的不良结构和斑点。 依次将2D滤镜应用于矢状，冠状和轴向切片，通过级联管道会隐式施加近似3D共面约束，这有助于进一步消

  3. 所属分类：其它

  1. image_processing_for_plant_disease：用于MATLAB中斑点检测和特征提取的图像处理代码。 论文参考：使用图像处理和机器学习检测黄麻植物病害。 在此处找到全文：http：//ieeexplore.ieee.o

  2. image_processing_for_plant_disease：用于MATLAB中斑点检测和特征提取的图像处理代码。 论文参考：使用图像处理和机器学习检测黄麻植物病害。 在此处找到全文：http：//ieeexplore.ieee.orgdocument7873147

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：weixin_42110533
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