此功能将断开的轮廓与一个像素间隙连接起来。 源文件中可能有不同的中断和连通性定义。

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-在过去几年中，由于计算机视觉和深度学习方面的各种研究取得了进展，道路缺陷检测的性能得到了显著提高。尽管大规模且注释良好的数据集在一定程度上提高了检测道路缺陷的性能，但在实践中，推导一个能够可靠地适用于各种道路条件的模型仍然是一个挑战，因为考虑到各种道路条件和缺陷模式，构建一个数据集是很困难的。为此，我们提出了一种无监督的检测道路缺陷的方法，即使用Adver  sarial图像到频率变换（AIFT）。AIFT采用无监督方式和对抗式学习来推导缺陷检测模型，因此AIFT不需要对道路缺陷进行注释。我们使用GAPs384数据集、Cracktree200数据集、CRACK500数据集和CFD数据集评估了AIFT的效率。实验结果表明，该方法能够检测各种道路检测，其性能优于现有的先进方法。在本文中，我们提出了一种基于对抗性图像-频率变换的无监督道路缺陷检测方法。实验结果表明，该方法在训练过程中不需要对道路缺陷进行明确的标注，就能检测出各种道路缺陷模式，并且在大多数道路缺陷检测实验中，其性能优于现有的最新方法。

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基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法.pdf,针对现有亚像素边缘定位算法存在精度不高、计算复杂的问题，提出一种基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法。根据单边阶跃状边缘特征，构建边缘法截线的高斯积分模型，在确定边缘过渡带的基础上，将拟合曲面区域内的像素点信息转化为边缘曲线的活动坐标，并对转化后的像素点坐标与灰度值按照高斯积分模型进行拟合，准确定位图像的亚像素边缘。采用所述视觉测量系统，用量块直线边缘进行实验，并与传统高斯曲面拟合亚像素边缘定位算法比较，证明基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法具有较高的定位精度，一等量块的直线度误差在1 μm以内，计算速度提高一倍。采用该算法确定亚像素边缘时，可通过修正高斯积分模型的均值，有效补偿光源强度造成的误差。本算法可以应用于齿轮等高精度机械零件的测量。

基于LabVIEW的声音信号采集控制像素鸟的飞行从而来进行游戏，并添加了登陆界面（配有BGM）。