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边缘检测算法
边缘检测算法
MATLAB
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边缘检测算法的matlab实现，内含各种实现方式，应该还比较可靠
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python Canny边缘检测算法的实现
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主要介绍了python Canny边缘检测算法的实现，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，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
canny边缘检测算法
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canny边缘检测算法 绝对可编译 MATLAB
边缘检测算法（Laplacian）
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一种经典的边缘检测算法，Laplacian算子。效果不错，通过matlab实现。推荐下载。
matlab开发-边缘检测算法
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matlab开发-边缘检测算法。本演示演示了如何序列化图像并在其上应用Sobel运算符来检测其边缘。
图像边缘检测算法
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C语言实现灰度图像的集中常用边缘检测算法，包括：梯度算子，roberts边缘检测算法，Sobel边缘检测算法，Laplace边缘检测算法和Canny边缘检测算法
东南大学 matlab 图像边缘检测算法 代码 及其处理结果，一定给个好评哦
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Roberts算子、priwitt算子、sobel算子、canny算子、方向算子、拉氏算子、log算子的matlab程序及其处理结果，我们东南做的实验习题，对学习很有帮助，请一定给好评，谢谢，重复下载是不会扣分的
数字图像处理作业canny边缘检测坎尼边缘检测MATLAB源码及实验报告
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图像边缘提取算法
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实现图像边缘提取算法，采用robert算子、prewitt算子、sobel算子对图像进行边缘提取。matlab实现。
图像处理的边缘检测算法(c#)
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个人的经典收藏 图像处理的边缘检测算法 里面有：roberts,sobel,拉普拉斯,prewitt,robinson,kirsch,smoothed等几种算法
数字图像中边缘检测算法研究
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《数字图像中边 缘检测算法研究》内容主要包括：绪论、图像预处理 技术、整像素边缘检测算法、基于拟合的亚像素边缘 检测算法、基于矩的亚像素边缘检测算法、基于插值 的亚像素边缘检测算法、光条中心线检测方法、边缘 检测技术的应用。
基于MATLAB的图像边缘检测算法实验
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本资源内包含几种常见的边缘检测算法的MATLAB代码，下载直接可用。边缘检测算法包括prewitt,sobel,roberts等。
基于matlab的八个方向sobel图像边缘检测算法
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利用八个方向的sobel边缘检测，其中为防止灰度值溢出对灰度值进行一个扩大和缩放的过程，可以检测出八个方向的灰度梯度值，检测出的边缘更加平缓连续，有兴趣的可以了解一下。
canny边缘检测算法_代码
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本文件包为canny边缘检测算法代码，matlab编写，用于检测图像边缘。
matlab实现边缘检测算法hough
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基于matlab的图像边缘检测，这里采用了边缘提取效果比较清晰地hough算法。
基于MATLAB的图像边缘检测算法的仿真
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建立了GUI界面，五种经典的边缘检测算子，包括Roberts算子，Sobel算子，Canny算子，Prewitt算子，LOG算法。利用MATLAB系统所提供的相关函数，分别用这几种算子对同一副图像进行处理，在MATLAB2014a版本下运行完全正确
边缘检测中的canny算法及其matlab实现 (1)
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对canny算子进行详细讲解。
matlab边缘检测
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边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
matlab中sober边缘检测算法
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这是应用sober图像边缘检测算法，希望有帮助
opencv边缘检测的算法代码实现
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学习opencv中的一段为嘛经过补充完整之后可以运行了。。参数可以自行更改查看效果
图像处理中几种边缘检测算法的比较
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如题 本文对图像处理中几种边缘检测算法进行分析，并作出比较。
边缘检测
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该代码用VC6.0编译通过，是对模糊图像的边缘进行检测提取，对初级数字图像处理人员有一定帮助
canny边缘检测实现
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4星 · 用户满意度95%
canny边缘检测实现 使用opencv的图像数据接口以及sobel边缘检测函数进行梯度检测 vs2010+opencv2.4.8实现canny边缘检测 代码简单明了，有助于理解canny原理
灰度图像边缘检测,灰度图像边缘检测算法,matlab
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灰度图像的边缘检测，包含多种算子：sobel
图像边缘检测原理及方法
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Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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