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投影

  • M_MAP教你如何用MATLAB繪制海洋、大氣類的圖。可以使用各種投影

    M_MAP教你如何用MATLAB繪制海洋、大氣類的圖。可以使用各種投影,添加各種精度的岸線,繪制的圖清晰美觀。

    標(biāo)簽: MATLAB M_MAP 繪制 海洋

    上傳時(shí)間: 2017-08-19

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  • 基于投影逼近的子空間跟蹤(PAST)方法

    基于投影逼近的子空間跟蹤(PAST)方法,用于自適應(yīng)盲信號(hào)分離

    標(biāo)簽: PAST 投影 子空間

    上傳時(shí)間: 2013-12-25

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  • 在測(cè)量結(jié)果計(jì)算中可以很簡(jiǎn)單的計(jì)算高斯投影

    在測(cè)量結(jié)果計(jì)算中可以很簡(jiǎn)單的計(jì)算高斯投影

    標(biāo)簽: 計(jì)算 測(cè)量 投影 高斯

    上傳時(shí)間: 2014-06-05

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  • 大地測(cè)量課程實(shí)習(xí)程序:高斯坐標(biāo)投影與大地坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換

    大地測(cè)量課程實(shí)習(xí)程序:高斯坐標(biāo)投影與大地坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換

    標(biāo)簽: 測(cè)量 實(shí)習(xí) 投影 程序

    上傳時(shí)間: 2014-12-06

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  • 投影法進(jìn)行字符分割

    本文具體介紹了有關(guān)投影法進(jìn)行字符分割的程序源碼

    標(biāo)簽: 圖像分割

    上傳時(shí)間: 2015-05-04

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  • UTM投影正反轉(zhuǎn)換程序

    UTM投影正反轉(zhuǎn)換程序 本程序是常用地圖投影系列小程序之一,程序能用于不同基準(zhǔn)面、單點(diǎn)及批量數(shù)據(jù)的UTM投影正、反轉(zhuǎn)換,UTM與高斯-克呂格投影的相互轉(zhuǎn)換,UTM正投影時(shí)的輸入經(jīng)緯度數(shù)據(jù)可以是度、度分及度分秒格式。

    標(biāo)簽: UTM 投影 轉(zhuǎn)換 程序

    上傳時(shí)間: 2018-05-15

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  • 基于OpenCV的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn).rar

    OpencV是用來實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫,是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、信號(hào)處理、視頻監(jiān)控、科學(xué)可視化等相關(guān)從業(yè)人員的好工具。本書介紹了大約200多個(gè)典型的技術(shù)問題,覆蓋了基于OpenCV基礎(chǔ)編程的主要內(nèi)容,利用大量生動(dòng)有趣的編程案例和編程技巧,從解決問題和答疑解惑入手,以因特網(wǎng)上最新資料為藍(lán)本,深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設(shè)計(jì)方法。全書結(jié)構(gòu)清晰、合理,范例實(shí)用、豐富,理論結(jié)合實(shí)踐,即使讀者只是略懂計(jì)算機(jī)視覺原理,也能人手對(duì)相關(guān)理論方法直接進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)。 "基于OPENCV的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù) 1.1 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù) 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結(jié) 第二章 OpenCV的編程環(huán)境 2.1 OpenCV環(huán)境介紹 2.2 OpenCV的體系結(jié)構(gòu) 2.3 OpenCV實(shí)例演示 本章小結(jié) 第三章 OpenCV編程風(fēng)格 3.1 命名約定 3.2 結(jié)構(gòu) 3.3 函數(shù)接口設(shè)計(jì) 3.4 函數(shù)實(shí)現(xiàn) 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結(jié) 第四章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2 數(shù)組有關(guān)的操作 4.3 動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu) 本章小結(jié) 第五章 數(shù)據(jù)交互 5.1 繪圖函數(shù) 5.2 文件存儲(chǔ) 5.3 運(yùn)行時(shí)類型信息和通用函數(shù) 5.4 錯(cuò)誤處理函數(shù) 5.5 系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測(cè) 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態(tài)學(xué) 本章小結(jié) 第七章 結(jié)構(gòu)與識(shí)別 7.1 輪廓處理函數(shù) 7.2 計(jì)算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標(biāo)檢測(cè)函數(shù) 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進(jìn)行人臉檢測(cè) 本章小結(jié) 第八章 圖形界面(HighGUI) 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實(shí)用系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第九章 視頻處理(CvCAM) 9.1 使用HighGUI對(duì)視頻進(jìn)行讀寫處理 9.2 CvCam對(duì)攝像頭和視頻流的使用 本章小結(jié) 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態(tài)學(xué)(morhing functions) 本章小結(jié) 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結(jié)構(gòu)與函數(shù)介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數(shù)介紹 11.4 人臉識(shí)別工具 本章小結(jié) 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測(cè)黑白格標(biāo)定板內(nèi)指定矩形區(qū)域內(nèi)的角點(diǎn) 12.2 解線性標(biāo)定方程組程序 本章小結(jié) 第十三章 運(yùn)動(dòng)與跟蹤 13.1 圖像統(tǒng)計(jì)的累積函數(shù) 13.2 運(yùn)動(dòng)模板函數(shù) 13.3 對(duì)象跟蹤 13.4 光流 13.5 預(yù)估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測(cè)可變形體的輪廓 13.8 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤與檢測(cè) 本章小結(jié) 第十四章 立體視覺第一部分——照相機(jī)定標(biāo) 14.1 坐標(biāo)系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機(jī)參數(shù)的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進(jìn)行攝像機(jī)定標(biāo) 14.6 OpenCV中的定標(biāo)函數(shù) 14.7 CVUT介紹 本章小結(jié) 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點(diǎn)匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實(shí)例 17.1 圖像校正實(shí)例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點(diǎn)匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點(diǎn)匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實(shí)現(xiàn) 本章小結(jié) 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯(cuò)解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術(shù)問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關(guān)問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug

    標(biāo)簽: OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺 技術(shù)實(shí)現(xiàn)

    上傳時(shí)間: 2013-07-18

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  • 低壓電器開關(guān)電弧運(yùn)動(dòng)機(jī)理及仿真研究.rar

    低壓電器電弧運(yùn)動(dòng)過程三維成像理論及運(yùn)動(dòng)機(jī)理研究在國(guó)內(nèi)外取得了一定的進(jìn)展,但作為一種新型電弧研究方法,特別是對(duì)電弧運(yùn)動(dòng)可視化方面的研究尚處于起步階段,其技術(shù)涉及到電器學(xué)、數(shù)值計(jì)算、圖像處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域,加之電弧復(fù)雜的非線性特性及其瞬時(shí)特性,導(dǎo)致測(cè)量研究的困難,在電弧機(jī)理、性能分析和模型設(shè)計(jì)等方面都還不夠成熟、完善。所以,在電弧模型理論研究、電器電磁機(jī)構(gòu)的三維有限元分析、電器的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、電弧動(dòng)態(tài)特性研究等方面,存在大量的工作要做。對(duì)這些問題的深入研究,可以更好地認(rèn)識(shí)電器觸頭在整個(gè)運(yùn)動(dòng)過程中極其復(fù)雜的電、熱、磁、機(jī)械等一系列現(xiàn)象。 為了從不同角度觀察分析電弧在滅弧室中的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)過程,本文在研究開關(guān)電器電弧圖像增強(qiáng)及運(yùn)動(dòng)過程三維可視化的基礎(chǔ)上,分析電弧形成機(jī)理、電弧特性和運(yùn)動(dòng)形態(tài)的基本理論,進(jìn)一步考慮其模型特性和電弧等離子體磁壓縮效應(yīng),建立其運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型。電弧圖像需要的處理主要有:圖像數(shù)字化、圖像平滑、圖像分割、圖像邊緣檢測(cè)、圖像增強(qiáng)。本文提出一種基于小波變換的圖像增強(qiáng)和直方圖的圖像增強(qiáng)算法,在保留電弧弧柱強(qiáng)特征的同時(shí),突出顯示電器動(dòng)觸頭圖像特征使增強(qiáng)后的電弧圖像適合人類的視覺特征,為電弧動(dòng)態(tài)過程分析和電弧可視化模型的構(gòu)建提供有效的分析基礎(chǔ),并取得良好的電弧圖像增強(qiáng)效果。本文構(gòu)造了基于比色測(cè)溫原理的電弧輻射拾取、圖像采集、同步控制、數(shù)據(jù)處理等硬件裝置,對(duì)試驗(yàn)采集裝置進(jìn)行了標(biāo)定;將醫(yī)學(xué)上成功應(yīng)用的計(jì)算機(jī)層析成像理論,應(yīng)用于對(duì)電弧進(jìn)行三維溫度場(chǎng)重建的研究,構(gòu)造可單面陣CCD采集三組六路投影輻射強(qiáng)度的實(shí)驗(yàn)裝置,通過對(duì)觸頭邊緣檢測(cè)的手段精確定位于不同光路中電弧的位置,對(duì)輻射拾取光路進(jìn)行校準(zhǔn),編制了系統(tǒng)軟件,實(shí)現(xiàn)電弧三維溫度場(chǎng)的重建。研究數(shù)學(xué)模擬計(jì)算方法,提出了適合低壓電器電弧數(shù)學(xué)模型計(jì)算的方法。用計(jì)算機(jī)求解獲得以前依靠實(shí)驗(yàn)才能獲得的開斷波形及運(yùn)動(dòng)過程,將理論分析、試驗(yàn)研究和計(jì)算機(jī)仿真有機(jī)結(jié)合起來,使產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加科學(xué)和準(zhǔn)確,可以大大減少設(shè)計(jì)周期,減少試驗(yàn)的盲目性和費(fèi)用,有利于提高電器產(chǎn)品的技術(shù)性能,對(duì)于新產(chǎn)品開發(fā),優(yōu)化滅弧室設(shè)計(jì)及模擬實(shí)驗(yàn),具有十分重要的意義。

    標(biāo)簽: 低壓電器 仿真研究 開關(guān)

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

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  • 基于DSP的人臉檢測(cè)和定位算法研究.rar

    人臉檢測(cè)和定位是在圖像中進(jìn)行人臉檢測(cè),以及確定圖像中人臉的位置、大小、個(gè)數(shù)等信息,最初作為自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的定位環(huán)節(jié)被提出,近年來由于其在安全訪問、智能監(jiān)測(cè)、虛擬現(xiàn)實(shí)、基于內(nèi)容的檢索和新一代人機(jī)界面等領(lǐng)域的應(yīng)用需求,作為一個(gè)獨(dú)立的課題也備受研究者的重視。 論文針對(duì)人臉檢測(cè)定位和識(shí)別技術(shù)在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的特殊應(yīng)用,進(jìn)行人臉檢測(cè)和定位算法研究,并將這些算法通過DSP進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。論文工作如下: 1.本文針對(duì)人臉檢測(cè)和定位問題,提出了基于YUV色彩空間的膚色檢測(cè)的改進(jìn)算法,通過在YUV空間對(duì)人臉膚色的聚類分析,建立了YUV膚色模型。仿真結(jié)果表明,該模型可以有效地檢測(cè)到圖像中的膚色區(qū)域,為人臉的粗定位奠定了基礎(chǔ)。 2.針對(duì)圖像中膚色不一定是人臉的問題,在人臉檢測(cè)時(shí),利用膚色確定候選區(qū)域,再利用一些規(guī)則對(duì)人臉候選區(qū)域進(jìn)行判別或合并。針對(duì)圖像只中存在一個(gè)人臉的情況,采用改進(jìn)的坐標(biāo)軸投影方法進(jìn)行單個(gè)人臉的檢測(cè)定位;針對(duì)圖像中存在多個(gè)人臉的情況,利用改進(jìn)的區(qū)域標(biāo)定算法進(jìn)行多個(gè)人臉的檢測(cè)定位,使得算法能夠完成單人臉檢測(cè)和多人臉的檢測(cè)定位,仿真結(jié)果表明了算法的有效性。 3.論文提出了通過DSP圖像處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以上算法的過程,首先在MATLAB環(huán)境研究算法,然后進(jìn)行算法的DSP移植,采用了有利于DSP處理的圖像存儲(chǔ)格式和算法結(jié)構(gòu),改善了算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明了算法在DSP上實(shí)現(xiàn)的正確性和可行性。 基于DSP的人臉檢測(cè)和定位算法的實(shí)現(xiàn),對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的智能化發(fā)展具有重要的實(shí)際意義。

    標(biāo)簽: DSP 人臉檢測(cè) 定位

    上傳時(shí)間: 2013-05-22

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  • 基于FPGA的大場(chǎng)景圖像融合可視化系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)計(jì).rar

    隨著圖像處理技術(shù)和投影技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對(duì)高沉浸感的虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景提出了更高的要求,這種虛擬顯示的場(chǎng)景往往由多通道的投影儀器同時(shí)在屏幕上投影出多幅高清晰的圖像,再把這些單獨(dú)的圖像拼接在一起組成一幅大場(chǎng)景的圖像。而為了給人以逼真的效果,投影的屏幕往往被設(shè)計(jì)為柱面屏幕,甚至是球面屏幕。當(dāng)圖像投影在柱面屏幕的時(shí)候就會(huì)發(fā)生幾何形狀的變化,而避免這種幾何變形的就是圖像拼接過程中的幾何校正和邊緣融合技術(shù)。 一個(gè)大場(chǎng)景可視化系統(tǒng)由投影機(jī)、投影屏幕、圖像融合機(jī)等主要模塊組成。在虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用系統(tǒng)中,要實(shí)現(xiàn)高臨感的多屏幕無縫拼接以及曲面組合顯示,顯示系統(tǒng)還需要運(yùn)用幾何數(shù)字變形及邊緣融合等圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)諸如在平面、柱面、球面等投影顯示面上顯示圖像。而關(guān)鍵設(shè)備在于圖像融合機(jī),它實(shí)時(shí)采集圖形服務(wù)器,或者PC的圖像信號(hào),通過圖像處理模塊對(duì)圖像信息進(jìn)行幾何校正和邊緣融合,在處理完成后再送到顯示設(shè)備。 本課題提出了一種基于FPGA技術(shù)的圖像處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的AiD采集、圖像數(shù)據(jù)在SRAM以及SDRAM中的存取、圖像在FPGA內(nèi)部的DSP運(yùn)算以及圖像數(shù)據(jù)的D/A輸出。系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心部分在于系統(tǒng)的控制以及數(shù)字信號(hào)的處理。本課題采用XilinxVirtex4系列FPGA作為主處理芯片,并利用VerilogHDL硬件描述語言在FPGA內(nèi)部設(shè)計(jì)了A/D模塊、D/A模塊、SRAM、SDRAM以及ARM處理器的控制器邏輯。 本課題在FPGA圖像處理系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了一個(gè)ARM處理器模塊,用于上電時(shí)對(duì)系統(tǒng)在圖像變化處理時(shí)所需參數(shù)進(jìn)行傳遞,并能實(shí)時(shí)從上位機(jī)更新參數(shù)。該設(shè)計(jì)在提高了系統(tǒng)性能的同時(shí)也便于系統(tǒng)擴(kuò)展。 本文首先介紹了圖像處理過程中的幾何變化和圖像融合的算法,接著提出了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案及模塊劃分,然后圍繞FPGA的設(shè)計(jì)介紹了SDRAM控制器的設(shè)計(jì)方法,最后介紹了ARM處理器的接口及外圍電路的設(shè)計(jì)。

    標(biāo)簽: FPGA 圖像融合 可視化

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

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