成产品及系统平台的现场演示，编写技术应用服务方案等，编写投标类方案文件及标书的制作； 通常，当我们看到一张图片时，会在图片中聚焦一个焦点。这个可能是一个人，一座建筑物甚至是一个桶。其他没有聚焦区域虽然很清晰，但是却由于颜色单调或者纹理较为平滑而很少引起关注。当遇到此类图象时，我们希望从图像中分割感兴趣的对象。下面给出了显着图像的示例，本文探讨了此类显着图像的分割方法，也称为显着性的图像分割。

介绍了关于索思WT-900系列智能单回路、单数显控制仪表说明书的详细说明，提供索思的技术资料的下载。

采用M8控制的数显LM2596降压模块电路图，功能很强大。

基于AT89C51单片机的数显交通灯设计

澳泰AOZ9000系列单回路单显变送仪表pdf,澳泰AOZ9000系列单回路单显变送仪表：万能输入信号，单片机智能化，隔离变送输出方式：0-10mA/4-20mA/0-5V/1-5V可设定，可带RS232/RS485等隔离通讯接口。适用于温度、压力、流量、液位、重量等工业过程参数的测量、显示与控制，并将过程参数变送输出给后级仪表、积算仪、记录仪或计算机系统。

内有下载链接 图像识别：图像的灰度化和二值化，图像识别：图像的灰度化和二值化

本文介绍一种以AT89C51单片机为核心的低成本、高精度、微型化数字显示超声波测距仪的硬件电路和软件设计方法。

sf滤波器matlab代码显着性HDCT 在Matlab中实现“通过高维颜色变换和局部空间支持进行显着区域检测” 抽象的 在本文中，我们介绍了一种通过高维颜色变换自动检测图像显着区域的新颖技术。 我们的主要思想是将图像的显着性图表示为高维色彩空间的线性组合，其中显着区域和背景可以有区别地分开。 这是基于这样的观察：在人类感知中，显着区域与背景相比通常具有独特的颜色，但是人类感知通常是复杂且高度非线性的。 通过将低维RGB颜色映射到高维颜色空间中的特征向量，我们表明可以通过在高维颜色空间中找到颜色系数的最佳线性组合来将突出区域与背景线性分离。 我们的高维色彩空间结合了多种颜色表示形式，包括RGB，CIELab，HSV以及伽玛校正，以丰富其代表性功能。 我们在三个基准数据集上的实验结果表明，我们的技术是有效的，并且与以前的最新技术相比，它在计算上是有效的。 注意：我们的代码需要VLfeat库，可以从以下位置下载该库： 用法 安装所需的库并进行编译： VLfeat（） 直方图距离工具箱（） SQBlib（） 将测试图像保存在“图像”文件夹中。 运行main.m 我们在Windows 7环境的

sarimagematlab代码机场显着性 论文“多层抽象显着性用于 SAR 图像中的机场检测”的简单演示 用法 下载OpenCV 3.2.0 ，将 DLL 文件opencv\build\x64\vc14\bin\opencv_world320.dll到utils\文件夹。 运行Demo.m 。 引文 @article{liu2019multi, title={Multi-Layer Abstraction Saliency for Airport Detection in SAR Images}, author={Liu, Nengyuan and Cao, Zongjie and Cui, Zongyong and Pi, Yiming and Dang, Sihang}, journal={IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing}, volume={57}, number={12}, pages={9820--9831}, year={2019}, publisher={IEEE} } @article{liu2018

Pyramid_Scale_Network 这是PyTorch版本的“ repo”版本库，“利用多列架构在人群计数中的潜力”，它提供了用于人群计数任务的最先进，直接且端到端的体系结构。 我们还建议另一项有关人群计数的工作（），已被ECAI2020接受。 数据集 上海科技数据集 先决条件 我们强烈建议Anaconda作为环境。 的Python：3.6 PyTorch的：1.5.0 培训与测试 1，python make_dataset.py＃生成基本事实。 ShanghaiTech数据集应放在“数据集”目录中。 2，python train.py＃火车模型3，python val.py＃测试模型 结果 partA：MAE 55.5 MSE 90.1 B部分：MAE 6.8 MSE 10.7