边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测（edge detection）.由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一.本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题图像中的边缘通常与图像强度或图像强度的一阶导数的不连续性有关.图像强度的不连续可分为：（）阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异（2）线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值.在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离，这些边缘如图6.1所示对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性.例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘：如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来象在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘.由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[门且处在强度显著变化的位置上的点边缘段：对应于边缘点坐标[，门及其方位，边缘的方位可能是梯度角边缘检测器：从图像中抽取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法
上传时间： 2022-04-22
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在过去的几年，人们共同见证了科学技术为社会发展所带来的奇迹。人们对生活水平有了更高的追求，而智能家居就扮演了一个很重要的角色。智能家居将家庭生活中的各种电器结合成一个有机的整体，进行统一控制，给人们提供了一个高效、优质的生活环境。但随之而来的问题是，如何提出一套符合标准又被大众接受的智能家居系统。本课题聚焦于目前智能家居所面临的价格高昂，布线复杂等问题，设计出一种以MSP430作为主控芯片的无线智能家居控制系统。 本课题主要研究的是一款以超低功耗MSP430单片机作为主控制器，融入各种传感器技术，利用nRF24L01与PT2262/PT2272无线收发芯片组建家庭内网，通过GSM模块实现远程通信的实用经济型智能家居控制系统。系统的研究的内容主要是实现检测与安防的功能，实现数据的远距离与近距离无线传输。系统将硬件设计分为主控模块与从控模块的设计，利用Altium Designer软件分别绘制出主控模块与从控模块的电路连接原理图。在硬件电路设计的基础上，确定软件工作流程，根据软件流程编写C语言程序代码，并且在IAR Systems开发环境中进行编译。通过软、硬件联合调试，确保系统工作的协调性。最后，通过Proteus仿真软件进行仿真，确定方案的可行性，之后进行硬件系统的测试。测试结果表明系统实现了家居周围环境监测、环境异常情况下的报警、家居内部的无线通信以及家居外部的远程通信等功能。 本文研究的智能家居控制系统，融入了无线通信的技术，避免了家庭布线的繁琐，实现了三种环境检测与四种异常情况报警。尝试构建一套成本低，功耗低，操作简单，便于安装的适用于普通家庭的家居智能化操作系统，具有很大的现实意义。
上传时间： 2022-05-22
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#define PI (3.14159265)// 度数表示的角速度*1000#define MDPS (70)// 弧度表示的角速度#define RADPS ((float)MDPS*PI/180000)// 每个查询周期改变的角度#define RADPT (RADPS/(-100))// 平衡的角度范围；+-60度(由于角度计算采用一阶展开，实际值约为46度)#define ANGLE_RANGE_MAX (60*PI/180)#define ANGLE_RANGE_MIN (-60*PI/180)// 全局变量pid_s sPID; // PID控制参数结构体float radian_filted=0; // 滤波后的弧度accelerometer_s acc; // 加速度结构体，包含3维变量gyroscope_s gyr; // 角速度结构体，包含3维变量int speed=0, distance=0; // 小车移动的速度，距离int tick_flag = 0; // 定时中断标志int pwm_speed = 0; // 电机pwm控制的偏置值，两个电机的大小、正负相同，使小车以一定的速度前进int pwm_turn = 0; // 电机pwm控制的差异值，两个电机的大小相同，正负相反，使小车左、右转向float angle_balance = 0; // 小车的平衡角度。由于小车重心的偏移，小车的平衡角度不一定是radian_filted为零的时候
上传时间： 2022-06-01
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相关介绍简介：本系统是鄙公司历时6年研发的一款类似松下，欧姆龙，基恩士的一款基于计算机的智能机器视觉系统，可以有效缩短一个视觉项目的开发周期，降低了电气工程师的应用门槛，只需要掌握一些图像处理算法的应用，便可解决一个视觉项目，无需计算机软件知识，只需要简单设定一些参数便可，此系统集成了大量的机器视觉行业图像算法，每种算法有100组，和16层图像缓存区，和本团队多年的实际项目处理经验，还有丰富的外围通讯接口，轻松实现数据交换，支持多款国内外相机硬件，，CCD检测设备的全部系统方案，简单可靠，易于维护
标签： CCD视觉检测系统
上传时间： 2022-06-03
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为了实现可以实时跟踪人体并测量体温的功能,利用嵌入式、图像处理、温度传感器距离补偿等技术,基于树莓派在Python语言环境下使用第三方库OpenCV设计了一种人体随动测温系统。系统首先通过摄像头获得图像,然后提取人体的Gabor特征,两轴云台可以保持摄像头对人体的跟踪;同时,通过集成在摄像头上的温度传感器实时获取人体的温度。实验结果表明,本系统能够很好地对人体进行识别、跟踪以及测温,具有推广价值。
上传时间： 2022-06-18
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第一章 RFID基础知识简介1.1 RFID的定义RFID是什么？RFID是Radio Frequency Identification的缩写，即射频识别，俗称电子标签。RFID其主要核心部件是一个电子标签，直径仅为2毫米不到，通过相距几厘米到几米距离内传感器发射的无线电波，可以读取电子标签内储存的信息，识别电子标签代表的物品、人和器具的身份。1.2 RFID射频识别技术的概念RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。埃森哲实验室首席科学家弗格森认为RFID是一种突破性的技术："第一，可以识别单个的非常具体的物体，而不是像条形码那样只能识别一类物体；第二，其采用无线电射频，可以透过外部材料读取数据，而条形码必须靠激光来读取信息；第三，可以同时对多个物体进行识读，而条形码只能一个一个地读。此外，储存的信息量也非常大。
上传时间： 2022-06-22
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全美经典学习指导系列电路 科技出版社 总共367页导论 2.电路基本概念3.电路定律4.电路的分析方法5.放大器和运算放大器电路 6.波形和信号7.一阶电路8.高阶电路和复数频率9.正弦稳态电路分析10.交流功率 11.多相电路12.频率响应 ，滤波器和谐振13.二端口网络14.互感和变压器15.使用SPICE进行电路分析16.拉普拉斯变换方法17波形分析的傅里叶方法
标签： 电气工程
上传时间： 2022-07-10
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AD滤波算法函数模块说明： 一、该模块包含滤波算法有：中位值滤波、中位值平均滤波、递推平均滤波、一阶滞后滤波。用户可根据项目不同情况选用不同的滤波算法。1.1、中位值滤波：连续采样N次(N取奇数)，把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。适用范围能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。不过对流量、速度等快速变化的参数不宜。1.2、中位值平均滤波：连续采用N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。适用范围：对应偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。但是测量速度较慢, 比较浪费RAM。1.3递推平均滤波：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据，把队列中得N个数据进行算术平均运算，就可以获得新的滤波结果。适用范围：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。缺点是灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合。1.4、一阶滞后滤波：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高得场合。缺点就是相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a的大小，不能消除滤波频率高于采样频率1/2的干扰信号。本次滤波结果result=(1-a)*本次采样值+a*上次值。a=(0~1）
上传时间： 2022-07-28
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非线性方程牛顿迭代法和数值积分的龙贝格解法
上传时间： 2014-01-11
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迭代计算一个四阶黎卡提方程
上传时间： 2013-12-09
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