在区块链赋能的移动边缘计算（BMEC）系统中，针对各类新型计算任务并行性需求的差异，提出了一种基于异构计算的BMEC系统模型，通过调用异构计算架构中并行计算能力不同的处理器，实现区块链业务与用户业务的高效处理。通过综合考虑异构处理器调度、计算资源分配以及带宽资源分配，将通信及计算资源受限下的系统效用最大化问题建模为混合整数非线性问题。为了快速求解该问题，将所提模型进一步解耦为业务驱动的异构处理器调度问题和资源联合分配问题，并提出了基于拉格朗日对偶理论的联合优化算法。仿真结果表明，所提算法可以有效提升BMEC系统的系统效用。

扫描库 ScanLibrary是一个基于OpenCV构建的android文档扫描库，使用该应用程序，您将能够选择确切的边缘，并从选定的4个边缘中相应地裁剪文档，并更改裁剪图像的透视图转换。 屏幕截图 影片 在您的项目中使用它 git clone https://github.com/jhansireddy/AndroidScannerDemo.git到一个独立的目录中； 创建或使用您的项目： File -> New -> Import module... ; 作为源目录，指向： ~/_dirWhereYouClonedAndroidScannerDemo_/AndroidScannerDemo/ScanDemoExample/scanlibrary并进行确认； 通过以下方式将依赖项添加到您的主应用程序build.gradle中： compile project(':scanlibr

开发环境VS2015,C#平台基于OpenCV的图片倾斜校正小Demo,内含工程和用于测试的图片。倾斜校正流程为: Canny边缘检测、形态学膨胀、概率霍夫变换直线查找、角度计算、图片旋转。

精通系列\精通Visual C++数字图像处理技术与工程案例\chap01\用Canny算子提取边缘.rar

由于医学图像会同时含有物体边缘、物体阴影与噪声, 针对于医学图像边缘检测中很难从噪音或者微小几何特征中区分出精确边缘的问题, 本文提出了一种基于超熵的检测嘈杂医学图像边缘的算法，引入超熵系数,通过适当确定超熵的参数值，不仅可以抑制噪声，还可以适应图像的不同边缘检测。通过试验，发现所提出的算法相对于其他方法性能具有明显的提高,运行时间缩短至80%。

1、我可以替代3名员工进行口罩检测，你会不会选我？ 2、我可以检测平面口罩，可以检测kn95口罩，可以检测kf94口罩，还可以检测其他异形口罩，你会不会选我？ 3、我的检测速度能达到100~160片/分，你会不会选我？ 4、我的检测过检率能达到99.998%，检测合格率99.97%，你会不会选我？

在探讨D2D对通信技术未来发展的导向作用基础上，明确了影响D2D系统设计的多个因素，即D2D设备发现、资源分配、缓存技术、D2D-MIMO。从而勾画出基于D2D技术的光纤前传和软件定义网络实现数据/控制分离的扁平化5G 架构，提出负责接入的下层宏/小基站蜂窝网和负责管理的上层网络云的管理机制。将 D2D技术、SDN技术、边缘计算和物联网技术等关键技术引入未来移动通信网络已经成为研究领域的热点，针对与之相关的、未来大规模网络的移动性、QoS和大数据特性进行了讨论。

先进行图像学操作，基于边缘提取的道路检测，使用MATLAB实现，输入为图像矩阵

matlab开发-边缘检测和图像识别。使用边缘检测概念来识别图像。

高效的面边缘检测和定量的绩效考核 首先介绍递归过程为有效地计算三次面参数的边缘检测，这个过程可以通过计算在曲面参数方程，用固定数量的相互独立算子。 然后，我们引入一个独立的图像定量标准解析评测不同的边缘检测器（包括梯度和过零基础的方法）。