针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

车牌检测算法的matlab实现，采用边缘检测与形态学处理相结合的方法。有较高的准确率（80%以上）

实时读取图片并能对图片加不同比例的高斯噪声和椒盐噪声。各种经典图像边缘检测算法的对比研究，并实现了数学形态学边缘检测算法。使用matlab GUI实现可视化界面。 包括完整的毕业论文、答辩PPT。 运行环境：MATLAB7.0

基于形态学的权重自适应图像去噪，关于图像预处理的算法。 项目书配套的完整代码，可运行，有测试图，很好的学习资源！

MATLAB平台：口罩识别（带界面，人脸定位，形态学，干扰去除，分割，定位，判别，未戴口罩则预警）

形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态 和结构。而我们图像处理中的形态学，往往指的是数学形态学。 数学形态学（Mathematical morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分 析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开 闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat 变换、颗粒分析、 流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。 简单来讲，形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV 为进行图像的形 态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有两种，分别是：膨胀（dilate） 与腐蚀（erode）。

3．1．2采样频率变化对截止频率的影响 为分析采样频率变化对滤波器响应特性的影响，改变(3—2)式中的采样 频率为1、2、4、8Hz，为保证最高采样频率下仍具有较好的频率分辨率及良好 的程序运行效率，取N=2048，信号频率0形态滤波器的幅频特性 由图3—3可知，对于固定宽度、形状的结构元素，采样频率越高，通带的 宽度越宽，阻带的宽度越窄，滚降变得平缓，反之办然。图3—3中在采样频率

摘要目前中小学生“课桌椅匹配符合率”严重不足，据中小学同学家长反映学校课桌椅存在与自身身高不匹配，储物空间不足的问题，同时临床接诊脊柱侧弯的孩子越来越多，仅20

Sequoia选股系统 简介 本程序使用传统的，并非需要捐赠的，获取数据无限制; 另，由于TuShare的增量更新接口有bug（最近一个交易日的数据获取不到），所以每次计算前都是删除所有数据，全部重新获取。 本程序实现了若干种选股策略，大家可以自行选择其中的一到多种策略组合使用，参见 各策略中的end_date参数主要用于回测。 安装依赖: 根据不同的平台安装TA-Lib程序 Mac OS X $ brew install ta-lib Windows 下载 ，解压到 C:\ta-lib Linux 下载 : $ untar and cd $ ./configure --prefix=/usr $ make $ sudo make install 推荐使用Python3.5以上以及pip3 Python 依赖: pip install -r requirements.txt 运行 本地运