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基于攝像頭傳感器的智能車(chē)循跡算法設(shè)計(jì)方案

  • 摘要：本方案通過(guò)DMA進(jìn)行攝像頭與單片機(jī)之間的信息傳輸，采用大津法確定二值化閥值，進(jìn)行圖像分 割，極大提高圖像處理速度。本文主要介紹了中心線擬合、最小二乘法補(bǔ)邊界線、特征點(diǎn)提取、十字元素與車(chē) 庫(kù)元素識(shí)別與處理等算法，使智能車(chē)更平穩(wěn)快速通過(guò)多種賽道元素。關(guān)鍵詞：DMA；大津法；最小二乘法；特征點(diǎn)；十字元素隨著汽車(chē)保有量的不斷攀升，交通擁堵、交通事故 不斷頻發(fā)，越來(lái)越多的國(guó)家投入到智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的研發(fā)， 智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)多采用傳感器融合方案，視覺(jué)傳感器作為 其中一種重要的傳感器，進(jìn)行圖像采集。本文采用攝像 頭傳感器
  • 關(guān)鍵字： 202207  DMA  大津法  最小二乘法  特征點(diǎn)  十字元素  

基于圖像的目標(biāo)區(qū)域分割算法研究

  • 通常在進(jìn)行圖像處理時(shí)，并不需要對(duì)整幅圖像進(jìn)行處理，往往我們感興趣的部分只有圖像中的某個(gè)區(qū)域?？焖?、有效地將目標(biāo)區(qū)域分割出來(lái)，不僅能降低運(yùn)行時(shí)間，而且能為后續(xù)處理工作打下基礎(chǔ)。因此，本文將對(duì)目標(biāo)區(qū)域分割算法進(jìn)行研究，分別采用大津法(OTSU)、K-means聚類法、分水嶺算法進(jìn)行研究，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，背景較單一時(shí)，大津法相對(duì)來(lái)說(shuō)效果較好。
  • 關(guān)鍵字： 目標(biāo)分割  大津法  K-means聚類法  分水嶺算法  201902  
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大津法介紹

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