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1、该算法首先通过对边缘密度图进行投影分析进行自顶向下的粗定位,然后在此基础上利用垂直边缘的连接强度进行自底向上的精确定位。
2、在此基础上,采用改进的基于边缘投影的方法对脸部特征进行了粗定位。
3、最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌。
4、在车牌定位方面,本文采用了灰度跳变频率算法进行粗定位。
5、部署粗定,敌炮轰数百响,烟尘涨天,炸弹如雨,复以小轮分道驳兵千人,猝登海岸,攻扑炮台。
6、本文介绍了一种在光纤对接系统中用于光纤粗定位的视觉子系统。
7、提出了一种新的粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法。
8、利用棋盘格角点共面特点,将平面到平面的变换引入到角点检测中,实现了角点的自动粗定位。
9、采用二值化的方法获得瞳孔的粗定位的参数后,由于瞳孔和虹膜的外边缘近视为同心圆,该参数可用作提取虹膜外边缘的基础。
10、介绍了利用点模式匹配实现模板快速粗定位的原理,以及利用能量最小化实现模板精确定位的原理和算法。
11、首先利用双峰法粗定阈值,然后结合大津法得到较精确的阈值来分割图像.
12、在实际应用中,该算法不依赖于前期的精确定位,对粗定位后的图像即可进行快速有效地分割。
13、接着,运用形态梯度方法对粗定位后的图像进行边缘检测,从而更好地保持车牌的边缘。
14、经过结果分析,该算法受RSSI测距误差影响较大,可以实现节点的粗定位。
15、提出了一种集装箱箱号字符粗定位方法。
16、在车牌定位阶段,本文提出了基于连通区域水平聚类的车牌粗定位方法。
17、以粗定位为基准,按照适当的方法对眼、鼻、嘴的特征点依次准确提取。
18、针对空间声源目标定位的精确问题,提出了利用机器人听觉定位系统进行快速的声源水平方位粗定位。
1、该算法首先通过对边缘密度图进行投影分析进行自顶向下的粗定位,然后在此基础上利用垂直边缘的连接强度进行自底向上的精确定位。
2、在此基础上,采用改进的基于边缘投影的方法对脸部特征进行了粗定位。
3、最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌。
4、在车牌定位方面,本文采用了灰度跳变频率算法进行粗定位。
5、部署粗定,敌炮轰数百响,烟尘涨天,炸弹如雨,复以小轮分道驳兵千人,猝登海岸,攻扑炮台。
6、本文介绍了一种在光纤对接系统中用于光纤粗定位的视觉子系统。
7、提出了一种新的粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法。
8、利用棋盘格角点共面特点,将平面到平面的变换引入到角点检测中,实现了角点的自动粗定位。
9、采用二值化的方法获得瞳孔的粗定位的参数后,由于瞳孔和虹膜的外边缘近视为同心圆,该参数可用作提取虹膜外边缘的基础。
10、介绍了利用点模式匹配实现模板快速粗定位的原理,以及利用能量最小化实现模板精确定位的原理和算法。
11、首先利用双峰法粗定阈值,然后结合大津法得到较精确的阈值来分割图像.
12、在实际应用中,该算法不依赖于前期的精确定位,对粗定位后的图像即可进行快速有效地分割。
13、接着,运用形态梯度方法对粗定位后的图像进行边缘检测,从而更好地保持车牌的边缘。
14、经过结果分析,该算法受RSSI测距误差影响较大,可以实现节点的粗定位。
15、提出了一种集装箱箱号字符粗定位方法。
16、在车牌定位阶段,本文提出了基于连通区域水平聚类的车牌粗定位方法。
17、以粗定位为基准,按照适当的方法对眼、鼻、嘴的特征点依次准确提取。
18、针对空间声源目标定位的精确问题,提出了利用机器人听觉定位系统进行快速的声源水平方位粗定位。