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Titlebook: Computer Vision; Einführung in die Ve Lutz Priese Textbook 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 Bildanalyse.Bildverarbeitung.Compute

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 18:32:45 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Computer Vision
副標題Einführung in die Ve
編輯Lutz Priese
視頻videohttp://file.papertrans.cn/234/233995/233995.mp4
概述An die Voraussetzungen des Bachelor-Studiums angepasst.Prüfungsorientierte Hilfe für das Computervisualistik-Studium.Ausführliche Darstellung der Grundlagen.Includes supplementary material:
叢書名稱eXamen.press
圖書封面Titlebook: Computer Vision; Einführung in die Ve Lutz Priese Textbook 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 Bildanalyse.Bildverarbeitung.Compute
描述Der Autor erl?utert in dieser Einführung auf Bachelorniveau?die in der Computer Vision verwendeten technischen Ausdrücke: Grundlagen des menschlichen Sehens, Farbe, exakte Begriffsbestimmungen zum Thema "Bild", Transformationen, lineare und nicht-lineare Filter, Fouriertransformation, Morphologie, Merkmale im Bild wie Kanten, Ecken, geometrische Formen mittels Hough-Transformation, diverse Hüllen und Skelettierung. Ferner h?here Merkmale wie SIFT, Shape-Context und statistische Merkmale, Texturmerkmale. Die Bestimmung von Segmenten (zusammenh?ngende Regionen ?hnlicher Farben oder Grauwerte) wird in einem eigenen Kapitel ausführlich behandelt.
出版日期Textbook 2015
關鍵詞Bildanalyse; Bildverarbeitung; Computer Vision; Computervsualistik; Fouriertransformation; SIFT; Textur
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-45129-8
isbn_softcover978-3-662-45128-1
isbn_ebook978-3-662-45129-8Series ISSN 1614-5216
issn_series 1614-5216
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 2015
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書目名稱Computer Vision影響因子(影響力)




書目名稱Computer Vision影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Computer Vision網絡公開度




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書目名稱Computer Vision被引頻次




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書目名稱Computer Vision年度引用




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書目名稱Computer Vision讀者反饋學科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:36:12 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 01:56:01 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:07:53 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 08:59:35 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:19:58 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:47:36 | 只看該作者
Elementare Merkmale I,nten, Geraden, Kreise, geometrische Formen und Ecken vor. Detailiert werden Methoden zu deren Detektion erl?utert; so der Canny-Operator für Kanten, die Hough-Transformation für Geraden, Kreise und geometrische Formen, der Harris-Stephens-Eckendetektor für Grauwertbilder, so wie einige Methoden zur
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:25:31 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:18:45 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:55:13 | 只看該作者
,H?here Merkmale, diesem Kapitel sind deutlich komplexer. Wir behandeln zuerst Shape Context, eine Technik, die Randpunkte eines Objekts mittels Log-Polar-Histogrammen bewertet. Ein Objekt wird im Shape Context durch eine Auswahl derart bewerteter Randpunkte dargestellt. Zwei Objekte werden im Shape Context Matching
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