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java-二值化-图像识别技术
java-二值化-图像识别技术。 这是一个java测试例子,根据图片二值化图像内容比较图像相似度。
2023-04-09 13:38:59
140KB
java
图像
内容相同
1
图像的硬低通、高通和带通滤波:使用上限和下限频率阈值将空间频率滤波器应用于图像。 包括物理数据的比例因子输入。-matlab开发
获取输入图像,根据上下空间频率阈值修改其频域,并返回过滤后的图像。 这是一个“硬”滤波器,因为阈值频率内的频域中的所有值都乘以 1,阈值之外的所有值都乘以 0。 该程序可用于隔离特定频率; 然而,由于过滤器的不连续特性,一些过滤后的图像会出现“波浪状”伪影,尤其是在边缘周围。 我很快就会上传一个高斯滤波器,其中用户指定的阈值对应于高斯函数的半高全宽 (FWHM)。 该过滤器将产生更平滑的图像,但在隔离特定波长方面效果不佳。 您选择的过滤器将取决于打算使用它的应用程序。 此功能还包括物理数据的比例因子。 任何时候图像的高度与其宽度在物理上不同时都应该使用它(例如,图像在物理上代表 2 毫米 x 3 毫米的区域)。 请参阅函数描述和示例,以获取对其使用的更深入解释和演示。
2023-04-08 18:39:32
7KB
matlab
1
61850客户端,支持遥信遥测以及遥控定值等操作
61850测试客户端,支持遥信遥测以及遥控定值等操作,提供二次开发接口
2023-04-07 21:40:01
7.51MB
61850
1
使用MFC实现观察者模式(Observer)同时兼顾多窗口之间传值
在观察者模式下使用MFC实现的消息监听,可以选择同步或者异步传递消息。监听者可以选择监听的消息类型以及发送者,发送者无需关心监听者是谁。
2023-04-07 18:34:48
3.21MB
观察者
监听
事件
Observer
1
vue中父子组件传值,解决钩子函数mounted只运行一次的操作
因为mounted函数只会在html和模板渲染之后会加载一次,但是在子组件中只有第一次的数据显示是正常的,所以需要再增加一个updated函数,在更新之后就可以重新进行取值加载,完成数据的正常显示。 beforCreate(创建之前) Created(创建之后) beforMount(载入之前) Mounted(载入之后) beforUpdate(更新之前) Updated(更新之后) beforDestroy(销毁之前) Destroyed(销毁之后) activate(keep-alive组件激活时调用) deactivated(keep-alive组件停用时调用) errorCaptu
2023-04-07 10:51:55
40KB
ed
mou
mount
1
精确算法matlab代码-RitzBoundary:求解三类边界条件下的边值问题的丽兹法
精确算法matlab代码 Problem Description 非齐次的三类边值条件的双边值问题 已知精确解,p=1 ,q=0,f=sinπx+cosπx 从Ritz(有限元)法出发,使用Matlab编写代码解决该问题。 M: 区间大小 参考文献请见:两点边值问题的有限元算法_付小龙.pdf 基函数没有选择好 致使效果误差较大,如下图所示: 若将该问题转为经典的一类边值条件的双边值问题,则按照传统的Rizt解法 可得到如下:
2023-04-07 00:00:37
1.29MB
系统开源
1
拉格朗日插值多项式:拉格朗日插值多项式-matlab开发
拉格朗日插值多项式
2023-04-06 22:16:20
2KB
matlab
1
奇异值能量差分谱在信号降噪中的应用
为了提高现场采集信号的信噪比,针对奇异值分解中重构矩阵有效阶次确定难的问题,提出了一种基于奇异值能量差分谱的信号降噪方法。该方法根据有用信号与噪声能量的差异性,通过构造信号的奇异值能量差分谱,将能量差分谱曲线中最大峰值点作为重构信号的有效阶次来实现有用信号和噪声的分离,能够使信号奇异值降噪阶次得到合理确定,较好地保护了原始信号中有用信息的完整性,获得了较大的信噪比,对后续进行信号特征的准确提取和分析至关重要。仿真和实例分析结果验证了该方法的有效性。
2023-04-06 21:43:24
457KB
奇异值分解
奇异值能量差分谱
降噪
信号处理
1
程序代码_matlab计算_计算Ib值_matlab声发射_声发射信号_幅值_
使用matlab输出声发射信号的特征参数
2023-04-06 17:36:49
5KB
matlab计算
计算Ib值
matlab声发射
声发射信号
1
avita-sc101-android-app:从蓝牙体重秤读取测量值的 Android 应用程序
概括 这是一个安卓应用程序,用于从蓝牙体重秤 AViTA SC-101 读取测量值。 执照 该软件“按原样”提供,不提供任何形式的明示或暗示的保证,包括但不限于适销性、特定用途的适用性和不侵权的保证。 在任何情况下,作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任承担任何责任,无论是在合同诉讼、侵权行为或其他方面,由软件或软件的使用或使用或其他原因引起的或与之相关的软件。
2023-04-06 10:01:40
1.29MB
Java
1
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