Реализуйте однопроходный соединенный с 8 путями - алгоритм маркировки компонента и выполните анализ блоба.

Реализуйте отмечающий маршрут алгоритм обнаружения для FPGAs.

Расширяет Сгенерировать мультипликационные Изображения Используя Двусторонний пример Фильтрации, чтобы включать вычисление центроида и накладывание центроидного маркера и текстовой метки на обнаруженных выбоинах.

Сгенерируйте многоуровневые пиксельные потоки пирамиды изображений от входного потока. Эта модель выводит несколько пиксельных потоков путем субдискретизации оригинального изображения и в горизонтальных и в вертикальных направлениях, использования Гауссовой фильтрации. Этот тип фильтра старается не искажать артефакты. Реализация использует архитектуру, подходящую для FPGAs.

Downsample изображение при помощи билинейного, bicubic, или алгоритм интерполяции Lanczos-2. Реализация использует архитектуру, подходящую для FPGAs.

Вычислите несоизмеримость между левыми и правыми изображениями стереофотоаппарата с помощью Полуглобального алгоритма Соответствия Блока. Этот алгоритм подходит для реализации на FPGA.

Реализуйте исправление стереоизображения для калиброванной пары стереофотоаппарата. Модель в качестве примера аппаратно-совместима FPGA и обеспечивает эффективность в реальном времени. Этот пример сравнивает свои результаты с rectifyStereoImages Computer Vision Toolbox™ функция.

Удалите вуаль из изображений, полученных при туманных условиях. Алгоритм подходит для FPGAs.

Улучшите изображения недостаточной освещенности с помощью алгоритма, подходящего для FPGAs.

Реализуйте алгоритм ограниченной контрастом адаптивной эквализации гистограммы (CLAHE) с помощью блоков Simulink®. Модель в качестве примера аппаратно-совместима FPGA.

Выполните угловое обнаружение с помощью алгоритма от ускоренного теста сегмента (FAST) функций. Алгоритм подходит для FPGAs.

Используйте обнаружение ребра в качестве первого шага в угловом обнаружении. Алгоритм подходит для FPGAs.

Сгенерируйте мультипликационные линии и наложите их на изображение.

Используйте библиотечный блок Гистограммы Vision HDL Toolbox™, чтобы реализовать эквализацию гистограммы.

Разработка и реализация отделимый фильтр изображений, который использует меньше аппаратных ресурсов, чем традиционный 2D фильтр изображений.

Используйте блок Image Statistics, чтобы выполнить измерение мультизоны, чтобы извлечь видимую область (ROI).

Обнаружьте и подсветите края объекта в видеопотоке. Поведение блока Sobel Edge Detector пиксельного потока, выравнивания видеопотока, и наложения, проверяется путем сравнения результатов с тем же алгоритмом, вычисленным блоками полной системы координат из Computer Vision Toolbox™.

Реализуйте модуль фронтенда проекта обработки изображений. Этот модуль фронтенда удаляет шум и увеличивает резкость изображения, чтобы обеспечить лучшее начальное условие для последующей обработки.

Передающая потоком пиксель гамма-коррекция модели для аппаратных проектов. Модель сравнивает результаты блока Vision HDL Toolbox™ Gamma Corrector с результатами, сгенерированными блоком Gamma полной системы координат из Computer Vision Toolbox™.