主动视觉
当前话题为您枚举了最新的 主动视觉。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
视觉盛宴
沉浸式的视觉体验,带您领略精彩瞬间。
DB2
3
2024-05-19
Matlab上主动悬架的压力测量模拟仿真
8.11压力测量XPT2046能有效处理触摸压力。为了区分笔和手指触摸,必须进行压力测量。一般情况下,采用8位分辨率模式足以满足性能要求(但以下计算采用12位分辨率模式)。有多种方法可以实现此测量。第一种方法需要知道X面板的电阻和X位置的测量值,以及两个附加面板之间的测量值(Z1和Z2),如图8所示。触摸电阻可通过公式(3)计算:R触摸 = RX面板 · (1 - Z / ZX位置)。第二种方法需要测量X和Y面板的电阻、X和Y的位置,以及Z1的位置。触摸电阻可通过公式(4)计算:R触摸 = 1 / 4096 * (1 - Y / Y位置)。图13展示了压力测量模块的数字接口,XPT2046使用串行接口,通信时序如图9所示。完整的转换需要24个串行同步时钟周期完成。
Matlab
0
2024-08-13
主动数据库中的条件检测技术
条件检测在主动数据库系统中是至关重要的技术之一,涉及动态、多重和交叉条件的复杂性。交叉条件指的是条件之间可以互相覆盖,某些子条件可能属于多个主条件。因此,高效地评估条件是系统的关键目标。
Oracle
0
2024-09-01
视觉中国:MongoDB助力海量视觉内容管理
深入探索视觉中国如何利用MongoDB高效管理海量视觉素材,实现灵活扩展和高效检索。
MongoDB
4
2024-04-29
基于Matlab Simulink的主动滤波器模型分享
这几天我仿制了一个基于Matlab Simulink的主动滤波器模型,觉得效果不错,现在分享给大家。
Matlab
4
2024-07-28
基于主动数据选择的半监督聚类算法研究
近年来,基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据,显著提高了聚类精度。然而,现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。
数据挖掘
2
2024-07-18
MATLAB机器视觉工具箱视觉控制和图像处理利器
Machine Vision Toolbox(MVTB)适用于MATLAB版本4,提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能,涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入,可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。
Matlab
0
2024-08-26
大量文件助力视觉转换
拥有丰富的文件资源,非常适用于视觉转换。这些文件不包含频率信息,专注于FV格式的转换。
Informix
6
2024-05-12
视觉英语学习资源详解
精读是提升英语能力的关键方法之一,尤其对于专业英语学习尤为重要。资源中可能包含图表、图像等视觉元素,帮助学生更好地理解文本。本资料分为两个单元,涵盖大学教育与现实世界的关系及人们在不同情境下的反应。第一单元探讨社会进步如何影响大学教育,揭示了学生将大学视为提升技能和增加就业机会的平台的新趋势。第二单元通过场景展示人们在面对他人困境时的不同反应,引发对社会责任感和人性关怀的思考。精读练习不仅提升阅读理解能力,还通过翻译锻炼语言转换能力,有助于学生的学术与社交成长。
Access
3
2024-07-20
Matlab中的主动轮廓模型用于图像分割的算法代码
Matlab中的主动轮廓模型是一种用于图像分割的算法,根据图像的特定特征和边界识别过程。这些代码提供了关于如何实现和优化该模型的详细说明。
Matlab
0
2024-08-10