Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Radon and Projection Transform-Based Computer Vision

Jorge L.C. Sanz, Eric B. Hinkle, Anil K. Jain (Broschiert, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
This book deals with novel machine vision architecture ideas that make real-time projection-based algorithms a reality. The design is founded on raster-mode processing, which is exploited in a powerful and flexible pipeline. We concern ourselves with several image analysis algorithms for computing: projections of gray-level images along linear patterns (i. e. , the Radon transform) and other curved contours; convex hull approximations; the Hough transform for line and curve detection; diameters; moments and principal components, etc. Addition ally, we deal with an extensive list of key image processing tasks, which involve generating: discrete approximations of the inverse Radon transform operator; computer tomography reconstructions; two-dimensional convolutions; rotations and translations; multi-color digital masks; the discrete Fourier transform in polar coordinates; autocorrelations, etc. Both the image analysis and image processing algorithms are supported by a similar architecture. We will also of some of the above algorithms to the solution of demonstrate the applicability various industrial visual inspection problems. The algorithms and architectural ideas surveyed here unleash the power of the Radon and other non-linear transformations for machine vision applications. We provide fast methods to transform images into projection space representa tions and to backtrace projection-space information into the image domain. The novelty of this approach is that the above algorithms are suitable for implementa tion in a pipeline architecture. Specifically, random access memory and other dedicated hardware components which are necessary for implementation of clas sical techniques are not needed for our algorithms.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 29,99 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
10.12.2011
Sprache
Englisch
EAN
9783642730146
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Springer Series in Information Sciences
Sonderedition
Nein
Autor
Jorge L.C. Sanz, Eric B. Hinkle, Anil K. Jain
Seitenanzahl
123
Auflage
1
Einbandart
Broschiert

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!