cuda 编程--图像边缘检测的实现

网上看到篇《AppBar的WTL实现》，觉得是比较正规的有关窗口停靠的代码，故翻译成易语言供参考。 　　其中主要的API函数是SHAppBarMessage，具体功能可见MSDN。 参考资料： SHAppBarMessage： https://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb762108 (VS.85).aspx AppBar的WTL实现 ： http://tech.it168.com/KnowledgeBase/Articles/8/b/4/8b4fa3a0974f92eab05a7a9e9d142815.htm 东灿的ECallBack： http://bbs.eyuyan.com/read.php?tid=333009

tensorflow1.x完成，适应了tensorflow2.x环境，DQN，DDPG，ACTOR-CRITIC等等强化学习卸载方案

随着物联网的快速发展和４Ｇ?５Ｇ无线网络的普及，万物互联的时代已经到来，网络边缘设备数量的迅速增加，使得该类设备所产生的数据已达到字节级别， 以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代，其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据。

利用MATLAB基于形态学处理的焊缝边缘检测算法.zip，采用T型焊接焊缝图像进行分析，讨论了基于形态学处理的焊缝边缘检测方法，该算法信噪比大且精度高。**该算法首先采用中值滤波、白平衡处理、图像归一化处理等图像预处理技术纠正采集图像，然后采用形态学处理算法提取焊缝的二值化图，该算法不仅有效的降噪，而且保证图像有用信息不丢失。程序介绍如下： 3D.m表示焊缝的原始图像和3D视图；lvbo.m是中值滤波去噪； baipingheng.m是白平衡处理的程序； sobel.m，prewitt.m和canny.m分别表示Sobel、Prewitt和Canny三种算子边缘检测方法； morphological.m是形态学处理边缘检测算法； 详细内容可以参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/130446422

基于matlab的直线检测程序/霍夫变换/边缘检测/houghlines

主要介绍了opencv python Canny边缘提取实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

挂科边缘(毕业版)

我们讨论了在LHC观察到的125 GeV自旋奇偶校验0+希格斯样玻色子的判别，该玻色子衰减为两个光子H→γγ，这与最小耦合JP = 2 +窄双光子共振且质量相同且 在峰值下给出相同数量的信号事件。 作为分析的基本观察结果，我们将双光子静止框架中产生的光子的极角的余弦的中心-边缘不对称ACE应用于区分所测试的自旋假设。 我们表明，中心-边缘不对称ACE应该对自旋0和自旋2的引力子耦合可能性提供强有力的区分，这取决于自旋2信号的qq产生比例，达到CLs <10 fqq = 0时为-6。 实际上，对于fqq <0.4，ACE有潜力比现有分析做得更好。

该程序实现基于模板边缘的图像匹配功能，并且可以在匹配图像发生旋转的情况下匹配出模板，编程环境为VS2015+OpenCV4.2。此文件为完整代码工程，将OpenCV配置好后可直接运行。