Advertisement

该方法涉及利用神经网络识别三种形状:矩形、三角形和圆形。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该程序采用了一种极简的设计,通过使用九个图像——具体而言,包括三个矩形、三个三角形以及三个圆形——来训练一个神经网络模型。随后,该模型被用于模拟其运作方式,从而能够识别另外三个独立的图像,这些图像分别包含一个矩形、一个三角形和一个圆形。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • )-MATLAB开发
    优质
    本项目运用MATLAB平台,采用神经网络技术实现对矩形、三角形和圆形三种基本几何图形的有效识别。通过训练模型学习不同形状的特征,达到高效准确地辨识目标图形的目的。 一个非常简单的程序使用9个图像(3个矩形、3个三角形和3个圆形)来训练神经网络。然后模拟该神经网络以识别另外的3个图像(1个矩形、1个三角形和1个圆形)。
  • 图片内的基本几何,例如
    优质
    本项目专注于开发算法模型,用于精准识别图像中的基础几何图形,包括但不限于三角形、圆形及矩形,旨在提供高效准确的图形分析解决方案。 检测图片中的简单几何图形,如三角形、圆形、矩形等。
  • :辨-MATLAB开发
    优质
    本项目提供MATLAB代码用于识别图像中的基本几何形状,包括方形、矩形及圆形。通过分析边界与轮廓特征实现高效准确的形状分类,适用于图形处理与机器视觉领域。 一个程序应当具备从输入图像识别圆形、矩形及正方形等功能。本段落介绍了一种基于形状属性的分类方法,如圆度、尺寸比以及质心等特征,并专注于如何在给定图像中检测这些特定形状。 以下是实现该功能的具体步骤: 1. 用户提供RGB(彩色)格式的原始图片。 2. 将输入的颜色图转换成灰度版本以简化处理流程。 3. 应用阈值技术将灰色图像转化为二进制黑白图像,以便后续分析。 4. 对生成的二元图像执行反转操作来加速计算过程并优化形状检测效率。 5. 识别边界集,并从中提取候选区域进行进一步检查和分类。 6. 计算每个轮廓的基本几何属性,包括长宽比、圆度等关键参数用于区分不同类型的图形对象。 7. 基于上述特征对图像中的各个形状进行最终归类。 该程序的输入为含有待识别形体图案的标准RGB彩色照片。输出则是经过处理后标注了各类形状边界的改进版彩色图片,以便用户直观地查看结果。
  • 优质
    本项目专注于探索圆形和矩形的基本特征及差异,运用计算机视觉技术进行高效准确的形状识别研究。 通过霍夫变换可以检测图像中的圆、正方形和长方形,并能获得圆的面积以及矩形的边长。
  • 使C++绘制图(含、椭
    优质
    本教程介绍如何运用C++编程语言实现基本几何图形如三角形、椭圆及矩形的绘制。通过学习,读者能够掌握图形学基础与C++绘图库的应用技巧。 I. 绘画: 1. 绘制椭圆; 2. 绘制矩形; 3. 手绘三角形; 4. 使用坐标绘制三角形; II. 功能: 1. 计算手绘的三角形数据; 2. 清空画板; III. 说明: 1. 使用说明; 2. 更新说明;
  • (、正)的几何分类数据集
    优质
    本数据集包含多种大小和颜色的三角形、正方形及圆形图像,旨在支持几何形状识别与分类的研究。 几何形状分类数据集包含三个类别,每个类别代表一种不同的几何图形:三角形、正方形和圆形。每个类别的图像数量均为10000张,这些图像是通过生成方式获得的。
  • 基于OpenCV的图像与标记:正检测代码
    优质
    本项目利用OpenCV库开发了一套图像识别系统,专门用于检测和标记四种基本几何形状:正方形、矩形、三角形及圆形。通过精确算法实现高效图形定位与分析,为视觉计算提供强大支持。 使用OpenCV 4.10.0库,在VS2022 C++环境下开发图像识别程序,能够对正方形、矩形、三角形和圆形进行识别并标识。
  • Canvas上快速绘制多边介绍
    优质
    本文介绍了如何在Canvas中高效地创建基本几何图形,包括圆形、三角形、矩形及多边形。通过简洁代码实现复杂形状,适合初学者入门学习。 本段落主要介绍了如何使用canvas绘制常见的各种图形,并简单封装了绘制各图形的方法。最后还分享了一个快速绘制多边形的封装方法。下面一起来看看具体内容吧。
  • 包含四基本(星、正)的图像数据集
    优质
    本数据集汇集了多种由星形、圆形、正方形和三角形构成的图像,为图形识别与分类提供丰富的训练素材。 这段文本描述了16000张图片的集合,这些图片包括星形、圆形、正方形和三角形四种基本形状。每一张图片都是200x200像素大小。
  • Sipeed M1 DOCK 色块与、正目标板定位串口通信
    优质
    本项目介绍如何使用Sipeed M1 DOCK进行色块与基本形状(如三角形、圆形、正方形)的识别,并实现目标板定位以及通过串口进行数据通信。 形状识别结合K210初学教程及串口通信相关知识。