提出了一种复杂环境下的车道检测算法。 它关注通过对象分割来选择候选车道区域。 然后由Sobel算子提取冗余边。 此外，通过从边缘进行阈值选择来获得候选车道标记。 最后，通过分段拟合检测车道标记。 该算法在MATLAB中进行了仿真。 实验表明，可以正确检测车道标记。 在昏暗的环境中，预处理中的分段线性变换可增强检测性能。 有限的兴趣区域有助于识别适当区域中的车道，从而提高了操作速度。 基于特征的方法通常受图像强度的影响。 为了更精确地检测，需要进一步考虑道路的几个特征。
2022-11-08 23:27:21
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基于高斯分布的CFAR检测算法(双参数CFAR检测)，输入一个确定的虚警概率，在满足一定虚警率的情况下对图像进行分割，实现目标与背景的分离。
2022-11-08 14:36:27
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运行平台： Windows
Python版本： Python3.x
IDE： Spyder
今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示：
图片读取
###############头文件
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
#from skimage import io
import random
from PIL import Image
首先要完成图片的读取，通过cv2.imshow显示“
img = cv2.imread(
2022-11-07 21:45:48
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Python调用PixelLib实现图像分割（证件照抠图换背景）
https://xercis.blog.csdn.net/article/details/108001828
2022-11-07 21:14:53
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深度分段
该软件包提供深度图像的几何分割以及语义实例分割的接口，其中RGB图像的语义实例分割的输出与几何实例分割相结合。 对于后一种情况，我们还为每个几何段分配了一个语义标签。 TODO添加图片
如果您对全局分割图感兴趣，还请查看 。
安装
在终端中，定义已安装的ROS版本和要使用的catkin工作区的名称：
export ROS_VERSION=kinetic # (Ubuntu 16.04: kinetic, Ubuntu 18.04: melodic)
export CATKIN_WS= ~ /catkin_ws
如果您还没有工作区，请创建一个新的工作区：
mkdir -p $CATKIN_WS /src && cd $CATKIN_WS
catkin init
catkin config --extend /opt/ros/ $ROS_VERSION --merge-dev
2022-11-07 19:12:47
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本文介绍了一种基于和声搜索算法（HSA）的多级阈值（MT）算法。 HSA 是一种进化方法，其灵感来自音乐家在演奏时即兴演奏新和声。 与其他进化算法不同，HSA 展示了有趣的搜索能力，同时保持低计算开销。 所提出的算法将来自图像直方图中可行搜索空间的随机样本编码为候选解决方案，而考虑到 Otsu 或 Kapur 方法采用的目标函数来评估它们的质量。 在这些目标值的指导下，候选解集通过 HSA 算子演进，直到找到最佳解。 实验结果证明了所提出的数字图像分割方法的高性能。 ****每种方法（OTSU 或 KAPUR）的主文件是 Mth.HS1.m**** 提出的算法发表在： Diego Oliva、Erik Cuevas、Gonzalo Pajares、Daniel Zaldivar 和 Marco Perez-Cisneros，“基于和谐搜索优化的多级阈值分割”，应用数学杂志，第一卷。 201
2022-11-07 16:18:02
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