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根据xxx的特性和生产工艺，选用更适合xxx的模糊控制进行研究。用模糊控制理论建立输入、输出模糊控制规则表，通过模糊推理获得模糊控制决策表，利用决策表对xxx进行模糊控制。并利用 MATLAB 软件对xxx进行了仿真验证，取得了较好的效果。目前控制方案主要有两种:①专家系统: 根据人们在某一领域内的知识、经验和技术而建立的解决问题和做决策的计算机软件系统，它能对复杂问题给出专家水平的结果。但是在实际

概念Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。它是可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通滤波结果，即去噪过程，这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样，是一个函数，即为正态分布函数。同时，它对高斯拉普拉斯LoG的近似，在某一尺度上的特征检测可以通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减，得到DoG的响应值图像。基本理论首先，高斯函数...

在实际中，用到旋转公式的情况一般分二维平面旋转公式和三维立体旋转公式；1 二维平面旋转公式如下图，坐标系中的点v(x，y)，绕零点，逆时针旋转theta角度，计算旋转后的点v’(x', y');2 二维坐标系旋转变换如下图，将XOY坐标系逆时针转theta角度后变为X'OY'，则平面上的点在XOY坐标系下为（x, y）；计算在X'OY'坐标系下的坐标(x', y');...

0.绪:非极大值抑制-Non Maximum Suppression,简称NMS;经常应用在目标检测的后期=物体边界框去除;NMS对检测得到的全部 boxes 进行局部的最大搜索，以搜索某邻域范围内的最大值，从而滤处一部分 boxes，提升最终的检测精度.1.过程:去除冗余的重叠 Boxes，对全部的 Boxes 进行迭代-遍历-消除.s1.将所有框的得分排序,选中最高分及...

参考文献： 一种扩展小孔成像模型的鱼眼相机矫正与标定方法鱼眼相机：优势：超宽的视场范围 (Field of view, FOV) (可以达到 180◦ 以上), 被广泛应用. 成像原理：一般的相机都是基于小孔成像原理。 常规的基于小孔成像模型的相机矫正与标定算法在超宽视场的鱼眼成像系统中已经不太适用。原因：由于小孔成像模型适用的视场范围远小于180◦(一般适用于 90◦ 左右视场范围), 而

三角形相似： 空间中一点，相对于双目相机中心的坐标为(Xw,Yw,Zw); 其中，由于坐标原点在两相机的中心，所以左右相机xl与xr异号； 俩相机的主点像素坐标一致。 Q阵：

分类：1、原因分类：外部噪声：指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。 如：电气设备,天体放电现象等引起的噪声。内部噪声：分为四种： （1）由光和电的基本性质所引起的噪声. 如：电流的产生是由电子或空穴粒子的集合,定向运动所形成. 因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声； 导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声； 根据光的粒子性,图像是由光量子所传输,而光量子密度随时

0、K-means算法，也称 K-平均或 K-均值算法，是 MacQueen于1967年首次提出的，它是一种应用最广泛的硬聚类算法。1、在 k-means 聚类模型中，相似度函数是关系到聚类效果好坏的关键因素。2、聚类是模式识别和计算机视觉中的经典概念，其目的是将一个集合中的不同数据按照数据间相似程度大小，区分为不同的类别( 相似程度较大的数据组成一类、相似程度较小的数据组成不同类) 。3、在传统的

计算目标点在左右两个视图上形成的视差，首先要把该点在左右视图上两个对应的像点匹配起来。然而，在二维空间上匹配对应点是非常耗时的，为了减少匹配搜索范围，利用极线约束使得对应点的匹配由二维搜索降为一维搜索。 双目校正：把消除畸变后的两幅图像严格地行对应，使得两幅图像的对极线恰好在同一水平线上，这样一幅图像上任意一点与其在另一幅图像上的对应点就必然具有相同的行号，只需在该行进行一维搜索即可匹配到对应点。

个人感觉这篇文章写的很好，非常好。 转载： http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html

今天被问到图像形态学有啥作用，啥时候用腐蚀，啥时候用膨胀，啥时候用开闭操作呢？1. 腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。腐蚀的算法：用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。结果：使二值图像减小一圈，改变大小。2. 膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物...

0. 引言    相关性测量在工业检测（尺寸测量）中经常会用到，比如你用相机测得工件的宽度与精密仪器测的宽度进行相关性测试，一般客户会要求相关性达到85%，个别会要求达到90%以上。那么相关性该如何测试呢，公式是什么？1. Pearson 相关系数    统计学有三大相关系数：pearson（皮尔森）相关系数、spearman（斯皮尔曼）相关系数和kendall（肯德尔）相关系数。...