提取灰度图的边界,输入参数是灰度图,输出参数是灰度图边界的坐标
标签: 灰度
上传时间: 2014-12-01
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ssd7 练习6 满分的标准答案 绝对可靠 放心下载使用
上传时间: 2016-07-20
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ssd7 练习7 满分的标准答案 绝对可靠 放心下载使用
上传时间: 2014-06-06
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ssd7 练习8 满分的标准答案 绝对可靠 放心下载使用
上传时间: 2013-12-20
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本文介绍一种利用 EDA技术 和VHDL 语言 ,在MAX+PLUSⅡ环境下,设计了一种新型的智能密码锁。它体积小、功耗低、价格便宜、安全可靠,维护和升级都十分方便,具有较好的应用前景
上传时间: 2016-07-20
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最强大可靠的.net学习资源 C# Program & its Construction 很经典的 6个 PDF 文档
标签: Construction Program net
上传时间: 2014-01-15
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几种图像处理源码 程序代码说明 P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308:图像的自适应魏纳滤波 P0309:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310:图像的高通滤波和掩模处理 P0311:利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312:利用巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器对图像进行锐化处理
上传时间: 2013-11-25
上传用户:jkhjkh1982
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开
上传时间: 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开
上传时间: 2013-12-19
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灰关联度在变压器故障诊断中的应用;适合对灰度关联感兴趣的学习者
上传时间: 2016-08-01
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