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【CCD图像检测】1:图像检测概述

CCD图像检测<一> 作者:一点一滴的Beer 指导教师:Chen Zheng 单位:WHU      在Freescale杯全国大学生智能汽车竞赛中,要求小车能识别白色背景配黑色中心引导线的赛道,然后根据赛道环境由 对于这样涉及机器视觉的系统,图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。     智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道,并能识别起跑线,在规则下能尽快跑完全程。 而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。 一、 检测图像对象 图1:第四届智能汽车全国总决赛预赛跑道 图2:第四届智能汽车全国总决赛决赛跑道       通过以上两张图片,我们可以看到比赛时小车的赛道环境。 在华南理工大学体育馆中举行的华南区初赛,由于完全采用灯光照明,有的学校出现过这样的情况:CMOS摄像头在小车低速时看到图像正常,但是一旦小车以比较高的速度运行时,经常出现检测出错。

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3.2 栈的应用举例

它的实现是栈应用的又一个典型例子。 2、任何一个表达式都是由操作数、运算符和界限符组成的,我们通常称他们为单词。 如果您觉得本篇文章对您有作用,请转发给更多的人,点一下好看就是对小编的最大支持!

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    3.2 栈的应用举例

    它的实现是栈应用的又一个典型例子。 2、任何一个表达式都是由操作数、运算符和界限符组成的,我们通常称他们为单词。 C语言 | 判断是否是闰年 更多案例可以go公众号:C语言入门到精通

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    4.4 串操作应用举例

    02 建立词索引表 1、信息检索是计算机应用的重要领域之一。由于信息检索的主要操作是在大量的存放在磁盘上的信息中查询一个特定的信息,为了提高查询效率,一个重要的问题是建立一个好的索引系统。

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    图像目标检测

    66, 25, 398, 413] person : 98.65948557853699 : [28, 120, 377, 488] ----------------------- 算法:目标检测是首先初始化一个类的实例 ,然后设置模型类型并载入相关模型文件作为检测器,最后通过detectObjectsFromImage()函数对图像进行目标检测

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    RetinaNet在航空图像行人检测中的应用

    一次RetinaNet实践 作者 | Camel 编辑 | Pita  航空图像中的目标检测是一个具有挑战性且有趣的问题。 RetinaNet是最著名的单级目标检测器,在本文中,我将在斯坦福无人机数据集的行人和骑自行车者的航空图像上测试RetinaNet。 我们来看下面的示例图像。 ? 来自斯坦福无人机数据集的航空图像 – 粉红色和自行车红色行人 这是一个具有挑战性的问题,因为大多数目标只有几个像素宽,某些目标被遮挡,阴影下的目标更难检测。 焦点损失旨在解决单阶段目标检测问题,因为图像中可能存在大量的背景类和几个前景类,这会导致训练效率低下。大多数位置都是容易产生任何有用信号的负片,大量这些负样本使训练不堪重负,降低了模型性能。 训练后的模型在航空目标检测方面的效果可以参考如下动图: ? Stanford Drone 数据集 斯坦福无人机(Stanford Drone)数据是在斯坦福校园上空通过无人机收集的航拍图像数据集。

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    深度学习的主要应用举例

    最喜欢圆,尤其如此灵动 今天简单说一下 Deep Leaning 在各领域应用的几个例子,可以轻松地看一下它是怎么用在 Computer Vision,Speech Recognition, Text 当然还有更高级的应用,例如最近火热的话题唇语识别。 Speech Recognition: ? Text Processing: Fact Extraction 给一段文字,提取出里面的 fact。 MetaMind 有个分析twitter情感的应用,输入 word,会显示出 positive,neutral,negative 的twitter和所占比例。

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    Qt事件系统与应用举例

    它们表示发生在应用程序内部或由于应用程序需要了解的外部活动而发生的事情。 事件可以由QObject子类的任何实例接收和处理,但它们与小部件尤其相关。 本文档介绍了在典型应用程序中如何传递和处理事件。 一些,例如QTimerEvent ,来自其他来源;有些来自应用程序本身,如自定义事件等。 3. return a.exec(); 二、应用举例 1.

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    python中event事件应用举例

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    图像处理基础-图像边缘检测

    ,从而能很好的测试各种图像处理算法。 2.Lenna是个美女,对于图象处理界的研究者来说,美女图可以有效的吸引他们来做研究 图像边缘检测的算法有很多,包括传统的模板算⼦(Sobel、Roberts、Prewitt、Laplace)、形态学边缘检测 、经典的 Canny 边缘检测及基于深度学习的边缘检测算法等。 这篇文章讲两个有代表性的算子:sobel边缘检测和canny边缘检测 二、sobel边缘检测 2.1算法原理 基于梯度是最基本的边缘检测算法,存在较大误差和不稳定性。 该⽅法主要通过图像信号函数的极⼤值来判断图像的边缘像素点,与基本的 Sobel 模板算⼦等相⽐,其具有低错误率、⾼定位性等优点,因⽽被⼴泛应⽤。 算法实现步骤: 1.

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    图像分类在乳腺癌检测中的应用

    过去已经举行了数项竞赛,以开发组织学幻灯片中的癌症检测算法,例如ICIAR系列(BACH)[C],乳腺癌组织病理学数据库(BreakHist)[D]和Kaggle组织病理学癌症检测[E] 。 此初始模型使我们能够了解模型应用于其他领域时的准确性,而无需进行设计考虑。 如前所述,BreakHist数据集包含大约8,000张图像。每个图像都从其原始尺寸缩小到224x224正方形图像。 方法1 为了提高我们在第二个领域中检测癌症的能力,我们使用了颜色归一化技术和旋转功能来增强BreakHist数据。处理完所有这些数据后,我们获得了约285,000张图像。 然后,在ICIAR数据集上测试了该模型,以确定增强后的图像是否提高了我们在不同领域中检测癌症的能力。 先前的研究表明,深度学习模型可以有效地缓解医师缓慢而单调的工作,但在实际应用中必须经过充分的培训和测试。

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    【CCD图像检测】2:黑白图像检测的硬件设计

    CCD图像检测<二> 作者:一点一滴的Beer   指导教师:Chen Zheng  单位:WHU 二、黑白图像检测的硬件设计 2.1 电源提供。 但在实际使用过程中,我们发现采用固定参考电压的二值电路在CCD视野比较远时,仍然会出现图像无法分割的现象,此时该方法不再适用,故可以考虑采用边沿检测的二值电路。 2.3.3.4硬件二值的应用展望。     硬件二值最大的特点是:输出的是模拟TTL电平信号,而这种信号是MCU所能处理和识别的电平信号,这就给硬件处理图像提供了很大的发展空间。 当本行信号检测完毕后,或者,检测的跳变点超过一定数目后,就停止本行检测,再对下一行检测。     所以这是一个以时间换取空间的方法,具体在实际中能否应用,就要看它实际应用时的优和劣的对比了。 2.3.4几种方案比较。

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    GIT操作 之 具体场景应用举例

    场景: 线上运行着稳定版本stable1.0,你在QA上开发新版本dev2.0。突然stable1.0出现bug了,你需求切分支过去修改bug。但是,dev2...

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    图像处理-噪声检测

    噪声检测 噪声检测方法 将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。 T=(1/3)[sqrt{sum_{k=-1}^{k=1}sum_{r=-1}^{r=1}[f(i+k,j+r)-average(W[x_(i,j)])]^2} 上述开关阈值判断法的优点是利用了图像邻域内的所有灰度值信息 (2)极值法 极值法[2]的基本思想是:在一幅图像中,邻域内的像素点和其它像素点存在较大的关联性,大多数情况下信号点与邻近像素点的灰度值差别不是太大,但噪声点相差较大;被椒盐噪声污染的像素点通常以最大值或最小值 极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点,尤其椒盐噪声图像,且该方法不用设置阈值,传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法,但该方法对椒盐去噪时,邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点 计算机工程与 应用 , 2003, 39(20): 28-31 章节来源: 《图像椒盐噪声去噪算法研究及应用》-邓中东

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    Qt ModelView教程(二)——应用举例(一)

    这里面值得注意的是调用data()函数的频率,具体可打印效果进行查看,一次可以判断使用分离的模型如何影响应用程序的性能。还有就是当鼠标悬浮在Cell时,都会对data()进行调用。 小结:本次主要和大家分享一下data()函数中其他属性的应用以及如何通过信号更新Cell数据。下次和大家分享下在Model中如何设置行列标题以及如何设置Table的可编辑属性。 学不可以已,积少成多!

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    ORB图像特征检测

    #ORB算法推导 ORB采用FAST (features from accelerated segment test) 算法来检测特征点。 现在我们考虑一下这个检测思路,当我们遍历图像矩阵的时候还需要再一次的去遍历图像参考像素点周边的点,所以这个思路需要进行优化,所以我们 只需要检测参考像素点的矩形区域阈值内的对角像素即可,当对角像素内的像素点存在 即,在大小、方向、明暗不同的图像中,同一特征点应具有足够相似的描述子,称之为描述子的可复现性。 在OpenCV中通过构建高斯金字塔,然后在每一层金字塔图像检测角点,来实现尺度不变性。 ,类似于SIFT中的 nlevels– 高斯金字塔的层数; edgeThreshold– 边缘阈值,这个值主要是根据后面的patchSize来定的,靠近边缘edgeThreshold以内的像素是不检测特征点的

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    java之不同数据流应用举例

    按操作单位的不同分为:字节流(8bit)(InputStream、OuputStream)、字符流(16bit)(Reader、Writer)

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    【CCD图像检测】3:图像的调试方法

    CCD图像检测<三> 作者:一点一滴的Beer  指导教师:Chen Zheng   单位:WHU 四、相关调试手段     在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量最高的图像数据 故笔者只对主要应用到的一些技术作些罗列: 1.基于MSCOMM控制的串口通讯编程应用。以实现图片矩阵数据从下位机通过串口传送到上位机。 而且一些图像处理算法可以在此仿真,比如:图像分割阈值的选取,图像中心线的提取等等。对比直接在下位机上进行图像处理,此方法能够直观显现处理效果图,而且还能将相关的计算结果显示出来。 故笔者也只对主要应用到的一些技术作些罗列: 1. 利用CFile类,读取图片文件并进行播放和导出中间数据。 需要图像信息时,在PC机上从SD卡上直接读出,然后再结合图像数据仿真播放器即可以动态呈现小车运动所见情况。

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    Java多线程的应用场景和应用目的举例

    各种专用服务器(如游戏服务器) 2、servlet多线程 3、FTP下载,多线程操作文件 4、数据库用到的多线程 5、分布式计算 6、tomcat,tomcat内部采用多线程,上百个客户端访问同一个WEB应用 核对哪些是已有用户) 11、数据库的数据分析(待分析的数据太多),数据迁移 12、多步骤的任务处理,可根据步骤特征选用不同个数和特征的线程来协作处理,多任务的分割,由一个主线程分割给多个线程完成 13、desktop应用开发

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