稳态误差是控制系统的一个非常重要的指标。按字面意思理解，就是系统到达稳定状态后存在的误差，也就是说系统本身是稳定的才可以求解稳态误差。教材上我们只考虑系统原理性误差，暂时不考虑由于外界干扰及非线性因素引起的误差。稳态误差一定存在吗？ 从原理上讲，是存在无差系统的。但是无差系统是相对的，比如某系统在单位阶跃信号输入下是原理性无差系统，但是在脉冲信号输入下却是有差系统。稳态误差如何求？ 求稳态误差的步
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2024-01-12 11:49:32
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MSER最稳定极值区域源码分析
最稳定极值区域介绍如把灰度图看成高低起伏的地形图，其中灰度值看成海平面高度的话，MSER的作用就是在灰度图中找到符合条件的坑洼。条件为坑的最小高度，坑的大小，坑的倾斜程度，坑中如果已有小坑时大坑与小坑的变化率。上图展示了几种不同的坑洼，根据最小高度，大小，倾斜程度这些条件的不同，选择的坑也就不同。 上图展示了最后一个条件，大坑套小坑的情况。根据条件的
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2024-10-23 10:59:55
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在计算机视觉与图像处理领域，局部特征提取是实现目标检测、图像匹配、场景分析等任务的核心基础。最大稳定极值区域（Maximally Stable Extremal Regions, MSER）作为一种经典的局部特征提取方法，以其对光照、缩放等干扰的强鲁棒性，成为困难场景下目标 “核心轮廓” 捕捉的关键 ...
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
在计算机视觉领域，最大稳定极值区域 (MSER)(Maximally Stable Extremal Regions)是一种用于在图像中进行斑点检测的方法。这个方法由Matas等人提出，用于在两个不同视角的图片中寻找对应关系(correspondence problem)。这种方法从图像中提取全面的元素对应关系，有
原创
精选
2023-05-18 23:43:04
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1.算法描述自然场景下的文本检测是自然场景图像信息提取的基础,在车牌识别、实时翻译、图像检索等领域具有广泛的应用价值及研究意义。基于连通区域的方法是自然场景文本检测中最为常见的方法,其中最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)算法和颜色聚类算法都有着广泛的应用。 MSER = Maximally Stable Extremal Re
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2023-12-06 19:54:44
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# Python 区域选择 MSER 算法实现指南
## 引言
在计算机视觉领域，区域选择算法经常被用来提取图像中的重要特征。MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种有效的区域检测算法。本文将向你介绍如何在 Python 中实现 MSER 算法，帮助你了解其操作的整个流程并实现代码。
## 工作流程
在实现 MSER 算法之前，我们需要明确各个步骤以
OpenCV中的函数minMaxLoc()用于找出矩阵中的最大值和最小值，并且给出它们中的坐标。 函数原型如下：C++原型有两个，分别如下：C++原型一：void cv::minMaxLoc ( InputArray src,
double * minVal,
double * maxVal = 0,
Point * minLoc = 0,
Point * maxLoc = 0,
Inp
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2024-06-07 11:58:10
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# 如何实现Python MSER
## 一、流程概述
在实现Python MSER（Maximally Stable Extremal Regions）之前，我们需要了解整个流程。下面是实现Python MSER的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 灰度化处理 |
| 4 | 计算MSER特
原创
2024-03-02 06:15:44
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# MSER算法在Python中的应用
## 1. 介绍
MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种用于图像分析和计算机视觉领域的特征检测算法。该算法旨在找到图像中最大稳定的极值区域，这些区域通常表示图像中的显著目标。MSER算法具有鲁棒性和稳定性，并且对光照和尺度变化具有较强的适应性。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实
原创
2023-10-05 09:23:05
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# 教你如何实现“python opencv mser”
## 步骤概述
下面是实现“python opencv mser”功能的整体流程：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 下载安装opencv --> 编写代码 --> 运行程序 --> 调试优化
```
## 具体步骤及代码示例
### 1. 理解需求
在开始之前，首先要明确自己的目标，了解MSE
原创
2024-03-22 03:48:32
34阅读
# Python MSER计算教程
## 1. 整体流程
首先我们来看一下整个“python MSER计算”过程的流程，可以通过下面的表格展示：
```mermaid
erDiagram
PROCESS --> STEP1: 数据准备
PROCESS --> STEP2: MSER计算
PROCESS --> STEP3: 结果展示
```
## 2. 每一步具体操
原创
2024-03-11 05:06:21
50阅读
1 基本概念1.1 图定义： 图G(V,E)是指一个二元组(V(G),E(G))，其中: 1. V(G)={v1,v2,…, vn}是非空有限集，称为顶点集， 2. E(G)是V(G)中的元素对(vi,vj)组成的集合称为边集。举例： 其中，V(G)={v1,v2,v3,v4} E(G)= {e1,e2,e3,e4,e5,e6}若图G的边是有方向的，称G是**有向图*
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2023-12-26 12:42:51
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因此特征检测最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征检测是计算机视觉和图像处
原创
2022-10-10 15:11:20
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# Python实现MSER（Maximally Stable Extremal Regions）
在计算机视觉领域，特征检测是一个非常重要的任务。MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种用于检测图像中稳定区域的有效算法。本文将引导你完成使用Python实现MSER的整个流程。我们将分步骤进行操作，并详细解释每一个步骤的实现。
## 整体流程
以下
原创
2024-09-02 05:09:32
101阅读
@论文(paper),代码（code） 核心思想：（1）本文利用任何循环矩阵可以被傅里叶矩阵对角化等性质，将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积，即元素的点乘，降低了计算量，提高运算速度，使算法满足实时性要求。（2）将线性空间的领回归通过核函数映射到非线性空间，在非线性空间通过求解一个对偶问题和某些常见的约束，同样的可以使用循环矩阵傅里叶空间对角化简化计算。（3）加入多通道HOG特征来代替单通道
# 实现 MSER 的 Python 源码教学
在计算机视觉领域，MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种常用的特征检测算法。对于刚入门的小白来说，初次接触 MSER 可能会感到困惑。本篇文章将帮助你了解并实现这个算法。
## 整体流程
在实现 MSER 的过程中，我们将经历以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 03:47:44
58阅读
Python max()和min()函数寻找极值，max()函数和min()函数具有双面性，它们可以像普通函数那样应用于集合，也可以用作高阶函数。其默认行为模式如下：这两个函数都可以接收无限多个输入参数，也可以将一个序列或者可迭代对象作为单一输入，找到其中的最大(或最小)值。还可以用它们做一些更复杂的事，以前面的旅行数据为例，使用函数可以生成如下所示的一系列元组数据：该集合中的每个元组包含3个值：
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2023-11-18 09:52:19
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# 使用 OpenCV Python 寻找最大联通区域的完整指南
在计算机视觉中，寻找图像中的最大联通区域是一个非常常见的任务。本文将指导你如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现这一目标。从数据处理到可视化，整个过程会详尽分析每个步骤，确保即使是初学者也能轻松理解。
## 整体流程
首先，让我们明确整个任务的流程。以下是实现“寻找最大联通区域”的步骤：
| 步骤 | 描述
1 基本概念准备
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2024-01-16 15:59:34
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**Python 极值**
Python 是一种功能强大的编程语言，被广泛应用于数据处理、人工智能、机器学习等领域。Python 提供了丰富的库和工具，使得开发者可以轻松地处理各种任务。在 Python 中，处理极值是一个常见的需求，本文将介绍如何使用 Python 找到列表中的最大值和最小值。
首先，我们需要了解列表是 Python 中一种常用的数据结构，它可以存储一系列的元素。在 Pyth
原创
2024-02-08 03:59:21
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