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基于51单片机和PROTEUS的非常形象的交通灯控制设计

于 2020-12-10 发布
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    2021-12-01 00:34:03下载
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  • 基于 Vision Assistant 的图像处理实用教.pdf
    本教程是基于视觉助手 2012 版创作的。因此附件中的脚本请考虑使用视觉助手 2012 版的打开或更高版本的如 2013 版打开。以作者几年的工作经验来看,视觉助手最近几年的 版本功能上差不太多。因此本教程可以适用于前面的旧版本,如 8.6、2009、2010、2011, 也可以适用于后面的新版本,如 2012、2013 版。本教程的部分理论知识翻译于 NI 视觉概念手册。如果需要查看相关的英文原著,可以 参考 NI 视觉概念手册(注意其中也有不少错误)。教程中相关原实例、应用方案,均源于作者多年工作中遇到的实际应用项目,具有一定 的参考价值。也许您会遇到某个相同的项目,如果能做成,那您的回报,将远远大于本书的 投入,因此本书是物有所值的。本教程最后一章与 LabVIEW 混合编程,因为包含了一些第三方的硬件在其中,并没有 就第三方硬件的动态链接库函数进行详细的说明,只是对如何调用这些函数进行了一些方法 上的说明。因为我们遇到的硬件可能会有很多种,不可能每种硬件的方法都拿来解释清楚, 希望大家能够学会举一反三。NI Vision 工具包里还包含了许多其它的函数,如各种训练函数,如模式匹配、OCR 训练, 或者一些辅助的功能函数,如环形耙子等。这些函数,在您学会了视觉助手后,并且能利用 视觉助手生成 VI 编写一定的图像处理软件时,回过头再来了解这些函数时,将变得非常简 单。因此建立读者从视觉助手开始,学习一些最常用的图像处理方式方法后,再去深入了解 一些其它的有帮助的方法,这样对于您的帮助可能是巨大的。NI 提供视觉助手的目的,也 是在于帮助工程人员能够快速的解决测试测量任务,而不是花大量的时间用于编写代码上。
    2020-12-01下载
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  • 可见光与SAR图像的特征级融合
    针对单一传感器在光谱、空间分辨率等方面存在的局限性,通过多传感器融合技术,最大限度地获取对目标场景的信息描述。首先采用不同的边缘提取算法提取同一场景的光学图像和SAR图像,得到各自的边缘特征图,通过不变矩和轮廓矩等算法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配融合,得到了比单一图像边缘特征图更完整更清晰的边缘特征图,获取了更多的目标场景的信息描述。
    2020-12-02下载
    积分:1
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