Kantenerkennung: Grenzen in der Computer Vision erkunden

Was ist Kantenerkennung


Kantenerkennung ist eine Sammlung mathematischer Techniken, die darauf abzielen, Kanten zu erkennen, die als Kurven in einem digitalen Bild definiert sind, bei denen die Helligkeit von Das Bild ändert sich abrupt oder enthält, formaler ausgedrückt, Diskontinuitäten. Die Schwierigkeit, Diskontinuitäten in eindimensionalen Signalen zu entdecken, wird als Stufenerkennung bezeichnet, und das Problem, Signaldiskontinuitäten im Laufe der Zeit zu finden, wird als Änderungserkennung bezeichnet. Beide Techniken werden verwendet, um Diskontinuitäten in Signalen zu finden. Die Methode der Kantenerkennung ist ein unverzichtbares Werkzeug in den Bereichen Bildverarbeitung, maschinelles Sehen und Computer Vision, insbesondere in den Bereichen Merkmalserkennung und Merkmalsextraktion.


Ihre Vorteile


Ihre Vorteile


(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:


Kapitel 1: Kantenerkennung


Kapitel 2: Digitale Bildverarbeitung


Kapitel 3: Sobel-Operator


Kapitel 4: Roberts-Kreuz


Kapitel 5: Canny Edge Detector


Kapitel 6: Marr-Hildreth-Algorithmus


Kapitel 7: Skalierungsinvariante Feature-Transformation


Kapitel 8: Diskreter Laplace-Operator


Kapitel 9: Skalierungsraum


Kapitel 10: Prewitt-Operator


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Kantenerkennung.


(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz der Kantenerkennung in vielen Bereichen.


Für wen sich dieses Buch eignet


Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von Kantenerkennung hinausgehen möchten.


 


 

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Kantenerkennung: Grenzen in der Computer Vision erkunden

Was ist Kantenerkennung


Kantenerkennung ist eine Sammlung mathematischer Techniken, die darauf abzielen, Kanten zu erkennen, die als Kurven in einem digitalen Bild definiert sind, bei denen die Helligkeit von Das Bild ändert sich abrupt oder enthält, formaler ausgedrückt, Diskontinuitäten. Die Schwierigkeit, Diskontinuitäten in eindimensionalen Signalen zu entdecken, wird als Stufenerkennung bezeichnet, und das Problem, Signaldiskontinuitäten im Laufe der Zeit zu finden, wird als Änderungserkennung bezeichnet. Beide Techniken werden verwendet, um Diskontinuitäten in Signalen zu finden. Die Methode der Kantenerkennung ist ein unverzichtbares Werkzeug in den Bereichen Bildverarbeitung, maschinelles Sehen und Computer Vision, insbesondere in den Bereichen Merkmalserkennung und Merkmalsextraktion.


Ihre Vorteile


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(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:


Kapitel 1: Kantenerkennung


Kapitel 2: Digitale Bildverarbeitung


Kapitel 3: Sobel-Operator


Kapitel 4: Roberts-Kreuz


Kapitel 5: Canny Edge Detector


Kapitel 6: Marr-Hildreth-Algorithmus


Kapitel 7: Skalierungsinvariante Feature-Transformation


Kapitel 8: Diskreter Laplace-Operator


Kapitel 9: Skalierungsraum


Kapitel 10: Prewitt-Operator


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Kantenerkennung.


(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz der Kantenerkennung in vielen Bereichen.


Für wen sich dieses Buch eignet


Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von Kantenerkennung hinausgehen möchten.


 


 

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Was ist Kantenerkennung


Kantenerkennung ist eine Sammlung mathematischer Techniken, die darauf abzielen, Kanten zu erkennen, die als Kurven in einem digitalen Bild definiert sind, bei denen die Helligkeit von Das Bild ändert sich abrupt oder enthält, formaler ausgedrückt, Diskontinuitäten. Die Schwierigkeit, Diskontinuitäten in eindimensionalen Signalen zu entdecken, wird als Stufenerkennung bezeichnet, und das Problem, Signaldiskontinuitäten im Laufe der Zeit zu finden, wird als Änderungserkennung bezeichnet. Beide Techniken werden verwendet, um Diskontinuitäten in Signalen zu finden. Die Methode der Kantenerkennung ist ein unverzichtbares Werkzeug in den Bereichen Bildverarbeitung, maschinelles Sehen und Computer Vision, insbesondere in den Bereichen Merkmalserkennung und Merkmalsextraktion.


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(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:


Kapitel 1: Kantenerkennung


Kapitel 2: Digitale Bildverarbeitung


Kapitel 3: Sobel-Operator


Kapitel 4: Roberts-Kreuz


Kapitel 5: Canny Edge Detector


Kapitel 6: Marr-Hildreth-Algorithmus


Kapitel 7: Skalierungsinvariante Feature-Transformation


Kapitel 8: Diskreter Laplace-Operator


Kapitel 9: Skalierungsraum


Kapitel 10: Prewitt-Operator


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Kantenerkennung.


(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz der Kantenerkennung in vielen Bereichen.


Für wen sich dieses Buch eignet


Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von Kantenerkennung hinausgehen möchten.


 


 


Product Details

BN ID: 2940168088428
Publisher: Eine Milliarde Sachkundig [German]
Publication date: 04/30/2024
Series: Computer Vision [German] , #35
Sold by: PUBLISHDRIVE KFT
Format: eBook
Pages: 120
File size: 2 MB
Language: German
From the B&N Reads Blog

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