【有三说图像】边缘检测(上)

02

这是有三说图像第2期,边缘检测上篇

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言有三

毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三工作室等创始人

作者 | 言有三(微信号Longlongtogo)

编辑 | 言有三

这是《有三说图像》的第二期,主要说说传统的边缘检测算法。

01

边缘检测

边缘检测是什么?为什么我们要关注边缘检测?

      

边缘检测可以用来做什么?


基于人工卷积算子设计的方法,都有哪些?


一阶导数法和二阶导数法的区别是什么?


为什么canny检测算法那么经典?

如果你想知道这些问题的答案,就请观看视频吧

REC

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点击边框调出视频工具条

   

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往期精选

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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