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- 2.1 特征的检测与匹配 SLAM系统中，是以环境中的路标点为基础的。 单目视觉系统无法从单帧图像恢复深度。如何 利用图像特征检测与匹配获得高质量的路标，关系到单目视觉SLAM的鲁棒性。 图像特征可分为：点特征、直线特征、边缘、轮廓 相比于其他，点特征具有对遮挡相对鲁棒，识别性好，提取速度快。点特征的检测和匹配来实现SLAM数据关联。 2.1.1 角点特征 角点在... 2.1 特征的检测与匹配 SLAM系统中，是以环境中的路标点为基础的。 单目视觉系统无法从单帧图像恢复深度。如何 利用图像特征检测与匹配获得高质量的路标，关系到单目视觉SLAM的鲁棒性。 图像特征可分为：点特征、直线特征、边缘、轮廓 相比于其他，点特征具有对遮挡相对鲁棒，识别性好，提取速度快。点特征的检测和匹配来实现SLAM数据关联。 2.1.1 角点特征 角点在...
- 老规矩，直接贴报告~ www.github.com/ChangleZhang/DIP_project2_HIT Programe list: Programe was developed in the condition of Windows aswell as Linux server, programming language is Matlab (www.mathwo... 老规矩，直接贴报告~ www.github.com/ChangleZhang/DIP_project2_HIT Programe list: Programe was developed in the condition of Windows aswell as Linux server, programming language is Matlab (www.mathwo...
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- 针对水果识别，需要有一个方法来自动获取ROI信息，这里采用分水岭算法可以很好地实现目标要求： %Name: ROI extraction %Function: Extract ROI in a RGB image %Author: Changle Zhang, zhangchanglehit@163.com clc; clear all; close all; %Ini... 针对水果识别，需要有一个方法来自动获取ROI信息，这里采用分水岭算法可以很好地实现目标要求： %Name: ROI extraction %Function: Extract ROI in a RGB image %Author: Changle Zhang, zhangchanglehit@163.com clc; clear all; close all; %Ini...
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- 基于阈值的应用： 阈值：在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性... 基于阈值的应用： 阈值：在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性...
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