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图像分析技术是现代电子工程中不可或缺的一部分，它通过算法处理和理解数字图像，广泛应用于医疗影像、安防监控、自动驾驶等领域。掌握图像分析不仅能够提升您的专业技能，还能为解决实际问题提供强大工具。本页面汇集了21121个精选资源，包括教程、案例研究和技术文档等，旨在帮助工程师深入学习图像处理与识别技术，加速项目开发进程。无论是初学者还是资深开发者，都能在这里找到适合自己的学习资料。

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数学形态学(Mathematical Morphology)诞生于1964年，是由法国巴黎矿业学院博士生赛拉(J. Serra)和导师马瑟荣，在从事铁矿核的定量岩石学分析及预测其开采价值的研究中提出“击中/击不中变换”， 并在理论层面上第一次引入了形态学的表达式，建立了颗粒分析方法。他们的工作奠定了...

📅 👤 gmh1314
Mathematical Morphology 1964 数学形态学

数学形态学的数学基础和所用语言是集合论，因此它具有完备的数学基础，这为形态学用于图像分析和处理、形态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特性，并除去不相干的结构。数学形态学的算法具有天然的并行实现的结构， 实现了形态学分析和处理算法的并行，...

📅 👤 qweqweqwe
数学形态学 语言

1.采集到的车牌照图片使用的是24位RGB的BMP位图，即真彩图。需要将其转化为256级灰度图像。 2.将灰度图像转换成为二值图像。 3.去除噪声采用的方法：中值滤波、直方图均衡。 4.数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。...

📅 👤 heart520beat
RGB BMP 采集 车牌

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