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Water-Level-Line-detection:上海交通大学计算机视觉课的作业
共134个文件
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2021-05-17
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水位线检测 sjtu中计算机视觉课程的家庭作业和最终项目(水位线检测)。 最终项目 检测并计算图像的水位线。 结果显示在./final/result文件夹中。 所有检测到的字母“ E”都包含在框架中。 红色的帧被滤除。 图像中有两条线,一条是水位线,另一条是根据检测到的“ E”拟合的线。 算法 字母“ E”的检测 猪特征提取和svm分类器 不同规模的不同分类器 检测水位线 使用grabCut可以大致获得标尺的位置 提取下轮廓以适合线条 水位线计算 预处理检测到的“ E”,包括筛选出错误的,重叠的“ E”,以补充丢失的“ E”。 选择检测到的框架的中心以适合一条线,然后计算该线与水位线的交点。 其他 仿射变换将应用于获得正常的“ E”。 作业1:形态 基本形态运算的执行 编写自己的形态扩展和腐蚀操作实现。 您的程序应输入一个二进制图像(请参见附件的“ lena-binary.bmp”文件
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Water-Level-Line-detection:上海交通大学计算机视觉课的作业 (134个子文件)
se.bmp 1KB
1.cfg 19B
8.cfg 18B
3.cfg 18B
7.cfg 17B
4.cfg 17B
2.cfg 17B
6.cfg 17B
5.cfg 16B
15.cfg 15B
14.cfg 15B
10.cfg 15B
11.cfg 15B
9.cfg 15B
30.cfg 14B
13.cfg 14B
12.cfg 14B
29.cfg 13B
源.cpp 13KB
level.cpp 5KB
binaryzation.cpp 3KB
cv_test.exe 273KB
cv_test.vcxproj.filters 1KB
level.h 298B
vc120.idb 955KB
cv_test.ilk 4.01MB
3.jpg 1.87MB
27.jpg 1.82MB
28.jpg 1.63MB
46.jpg 1.57MB
25.jpg 1.46MB
7.jpg 1.34MB
41.jpg 1.15MB
39.jpg 1.11MB
26.jpg 1.01MB
6.jpg 925KB
22.jpg 888KB
23.jpg 886KB
24.jpg 866KB
25.jpg 811KB
7.jpg 735KB
8.jpg 668KB
4.jpg 645KB
1.jpg 628KB
26.jpg 527KB
12.jpg 427KB
11.jpg 398KB
19.jpg 368KB
33.jpg 346KB
4.jpg 338KB
1.jpg 333KB
40.jpg 323KB
35.jpg 316KB
17.jpg 304KB
20.jpg 290KB
37.jpg 289KB
18.jpg 288KB
32.jpg 286KB
11.jpg 279KB
38.jpg 272KB
36.jpg 258KB
34.jpg 248KB
14.jpg 237KB
12.jpg 234KB
21.jpg 230KB
30.jpg 230KB
42.jpg 219KB
15.jpg 216KB
29.jpg 209KB
13.jpg 202KB
5.jpg 154KB
14.jpg 121KB
16.jpg 120KB
30.jpg 114KB
2.jpg 114KB
15.jpg 109KB
10.jpg 107KB
29.jpg 101KB
45.jpg 78KB
43.jpg 78KB
5.jpg 76KB
44.jpg 73KB
31.jpg 70KB
9.jpg 68KB
1.JPG 66KB
2.JPG 63KB
47.jpg 61KB
2.jpg 53KB
p2.jpg 50KB
p1.jpg 47KB
3.jpg 40KB
p3.jpg 34KB
p4.jpg 33KB
test1.jpg 19KB
cv_test.lastbuildstate 189B
cv_test.log 4KB
cv_test.Build.CppClean.log 1KB
main.m 2KB
dilation.m 951B
erosion.m 950B
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