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Titlebook: Automatische Sichtprüfung; Grundlagen, Methoden Jürgen Beyerer,Fernando Puente León,Christian Fres Textbook 20121st edition Springer-Verlag

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發(fā)表于 2025-3-28 16:36:29 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 19:16:21 | 只看該作者
Alternative Responses to Globalization von feinen Details im Bild die maximale verfügbare Aufl?sung ben?tigt, lassen sich grobe Strukturen mit geringerem Aufwand bei reduzierter Aufl?sung analysieren. Zwei Verfahren zur Multiskalenanalyse, die in diesem Kapitel behandelt werden, sind Bildpyramiden und die Wavelet- Transformation.
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發(fā)表于 2025-3-29 00:00:41 | 只看該作者
Lichtalisch beschrieben werden: als Welle oder als Teilchen. Je nach dem konkret vorliegenden physikalischen Szenario ist die eine oder die andere Sichtweise besser geeignet, um beobachtete Effekte zu erkl?ren. Beide Betrachtungsweisen sind berechtigt, denn keine kann für sich genommen alle beobachteten Ph?nomene erkl?ren. Daher spricht man auch vom ..
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發(fā)表于 2025-3-29 06:26:12 | 只看該作者
Bildsignalerielle Werte abbildet, wobei . die Anzahl der Kanale bezeichnet (vgl. Abschn. 1.3). Zunachst sollen sowohl der Definitionsbereich als auch der Wertebereich als kontinuierlich betrachtet werden. Folglich bezeichnet man g(x) als ..
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發(fā)表于 2025-3-29 07:47:37 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 15:24:27 | 只看該作者
Segmentierung vom Hintergrund gewünscht sein, oder es werden in einem Bildsignal die Grenzen zwischen verschiedenen Objekten gesucht. Das segmentierte Bild ist leichter automatisch zu analysieren. Das Segmentierungsergebnis kann z. B. genutzt werden, um in einer anschlie?enden Weiterverarbeitung die Lage und Gr??e der segmentierten Objekte zu bestimmen.
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發(fā)表于 2025-3-29 17:41:54 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 22:04:54 | 只看該作者
Detektionierenden Objekten kann es sich einerseits um Prüfobjekte handeln, deren Vorhandensein, Lage oder Vollst?ndigkeit untersucht werden soll. Andererseits kann es die Aufgabe sein, Defekte oder bestimmte Strukturen bzw. Merkmale im Bild zu detektieren.
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發(fā)表于 2025-3-30 03:08:50 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 04:57:21 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-23966-3Automated Visual; Automatische Sichtprüfung; Bildauswertung; Bildverarbeitung; Industrial Machine Vision
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