斑点专题

智能优化算法:斑点鬣狗优化算法-附代码

斑点鬣狗优化算法-附代码 文章目录 斑点鬣狗优化算法-附代码1.算法原理1.1包围机制1.2 狩猎机制1.3 攻击猎物(局部搜索)1.4 算法流程图 2. 算法结果:3.参考文献:4.Matlab代码地址:5.Python代码地址: 摘要:斑点鬣狗优化是印度塔帕尔大学 Dhiman 等[1]提出的一种新的优化算法,它主要模拟了斑点鬣狗的狩猎行为。斑点鬣狗依靠可信赖的朋友网络和识别

OpenCV中的圆形标靶检测——斑点检测算法(二)

前面的章节中我们已经大致介绍了算法流程,也对一些算法中用到的相关概念做了简要介绍,同时给出了算法调用的API,现在我们开始算法检测接口实现源码的分析。 1. 斑点的分组与加权         这里我们选择后者,先了解算法的处理流程,再分析各个模块的实现。算法流程图如下图所示,上一章中已经做了一些介绍,这里补充介绍下其中的一个相对复杂且重要的模块,斑点的分组和加权处理。具体来说,

GEE案例分析——Sentinel-1数据的地形校正和斑点滤波Lee-sigma

Lee-Sigma滤波 Lee-Sigma滤波是一种用于处理合成孔径雷达(SAR)图像中斑点噪声的算法。它基于Lee滤波器的原理,并引入了Sigma滤波器的概念,以改进对噪声的抑制效果,同时尽量保持图像的细节。下面是Lee-Sigma滤波的基本原理和步骤: 1. **基本原理**:Lee滤波器是一种自适应的统计滤波器,它利用图像中每个像素点周围邻域像素的统计信息来估计该像素点的噪声,并对其进行

Android OpenCv4 斑点检测,实现图片特征点绘制

结合以前功能点做一个特征点绘制 实现步骤 图片灰度化高斯滤波二值化图片腐蚀图片膨胀斑点检测绘制特征点 前五个已经在前几章说过了,在这就不再说了,有不明白的可以回去看一下。 斑点检测 ,斑点j是指二维图像中周围有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力.斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。 代码注释已

3.14 使用斑点画笔工具绘制拖鞋图标 [Illustrator CC教程]

原文:http://coolketang.com/staticDesign/5a979d2d128fe1189bd26913.html 1. 本节课将为您详细讲解[斑点画笔工具]的用法。[斑点画笔工具]所绘制的路径,会自动扩展和合并堆叠顺序中,相邻的、具有相同颜色的书法画笔路径。 2. 在右上角的圆点处按下鼠标,然后依次滑动到左下角的圆点处,从而创建一个基于四个圆点的图形。 3. 同时按下键盘上

LabVIEW进行激光斑点图像处理与分析

LabVIEW进行激光斑点图像处理与分析 近年来,激光技术的应用日益繁荣。激光光斑的质量评估和分析技术决定了应用效果,对机器视觉、武器装备、光学测量和医疗设备产生深远影响。就具体用途和技术而言,激光光斑的采集和处理至关重要。即插即用的免驱动USB接口摄像头操作简单、方便实用、传输速度快。它已广泛应用于工业领域和日常生活中。 LabVIEW平台下的图像采集与处理系统,NI公司提供Vision工具包

LabVIEW进行激光斑点图像处理与分析

LabVIEW进行激光斑点图像处理与分析 近年来,激光技术的应用日益繁荣。激光光斑的质量评估和分析技术决定了应用效果,对机器视觉、武器装备、光学测量和医疗设备产生深远影响。就具体用途和技术而言,激光光斑的采集和处理至关重要。即插即用的免驱动USB接口摄像头操作简单、方便实用、传输速度快。它已广泛应用于工业领域和日常生活中。 LabVIEW平台下的图像采集与处理系统,NI公司提供Vision工具包

c# OpenCvSharp 检测(斑点检测、边缘检测、轮廓检测)(五)

在C#中使用OpenCV进行图像处理时,可以使用不同的算法和函数来实现斑点检测、边缘检测和轮廓检测。 斑点检测边缘检测轮廓检测 一、斑点检测(Blob) 斑点检测是指在图像中找到明亮或暗的小区域(通常表示为斑点),并标记它们的位置。可以使用OpenCV中的函数SimpleBlobDetector来实现斑点检测。该函数将图像转换为二进制图像,然后找到所有的轮廓,通过设置阈值来确定斑点的亮度范围

c# OpenCvSharp 检测(斑点检测、边缘检测、轮廓检测)(五)

在C#中使用OpenCV进行图像处理时,可以使用不同的算法和函数来实现斑点检测、边缘检测和轮廓检测。 斑点检测边缘检测轮廓检测 一、斑点检测(Blob) 斑点检测是指在图像中找到明亮或暗的小区域(通常表示为斑点),并标记它们的位置。可以使用OpenCV中的函数SimpleBlobDetector来实现斑点检测。该函数将图像转换为二进制图像,然后找到所有的轮廓,通过设置阈值来确定斑点的亮度范围

智能优化算法应用:基于斑点鬣狗算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用:基于斑点鬣狗算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于斑点鬣狗算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.斑点鬣狗算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码 摘要:本文主要介绍如何用斑点鬣狗算法进行无线传感器网(WSN)覆盖优化。 1.无线传

【BP数据预测】基于matlab斑点鬣狗算法优化BP神经网络SHO-BP数据预测【含Matlab 219期】

⛄一、运行结果 ✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:海神之光 🏆代码获取方式: 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理(进阶版) 路径规划(Matlab)

C#-PictureBox实时动态绘图有小点点\污渍\碎屑\斑点\垃圾\残留-动态橡皮线有关问题

一、问题 二、解决方案 问题 在PictureBox上的Graphics里用鼠标点击动态绘图的时候 发现会有很多小点点遗留下来 不知道是怎么回事,应该是擦除动态橡皮线时出的问题 //动态橡皮线myTrackPenmyTrackPen = new Pen(Color.Blue, 3); myTrackPen.DashStyle = DashStyle.Dash;//虚线//动态橡皮线擦除

cv2斑点检测

本篇博客主要介绍在python中使用cv2模块中的SimpleBlobDetector()方法实现斑点检测。   斑点检测:默认检测黑色点,如果要检测白色的点需要设置bycolor为true,并且color数值为255。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域,在实际的图中,往往存在着大量这样的斑点,如一棵树是一个斑点,一块草地是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域,相比单纯的角点,它的稳定性

halcon 差异模型 异物_Halcon斑点分析BlobAnalysis解析

斑点分析的算法非常简单:在图像中,相关对象的像素(也称为前景)通过其灰度值来识别。例如,图中示例显示了液体中的组织颗粒。这些粒子是明亮的,液体(背景)是暗的。通过选择明亮的像素(阈值),可以很容易检测到颗粒。在许多应用中,暗像素和亮像素的简单条件不再成立,但结果相同可以通过额外的预处理或像素选择/分组的替代方法来实现。 在这种情况下,斑点分析的优点是HALCON提供了大量算子使其具有极大的灵活性

基于斑点鬣狗优化算法实现栅格地图机器人路径规划附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统 信号处理              图像处理               路径规划