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1.
提出了一种新的粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法。
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2.
该算法首先通过对边缘密度图进行投影分析进行自顶向下的粗定位，然后在此基础上利用垂直边缘的连接强度进行自底向上的精确定位。
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3.
采用二值化的方法获得瞳孔的粗定位的参数后，由于瞳孔和虹膜的外边缘近视为同心圆，该参数可用作提取虹膜外边缘的基础。
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4.
经过结果分析，该算法受RSSI测距误差影响较大，可以实现节点的粗定位。
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5.
介绍了利用点模式匹配实现模板快速粗定位的原理，以及利用能量最小化实现模板精确定位的原理和算法。
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6.
首先利用双峰法粗定阈值,然后结合大津法得到较精确的阈值来分割图像.
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7.
以粗定位为基准，按照适当的方法对眼、鼻、嘴的特征点依次准确提取。
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8.
在此基础上，采用改进的基于边缘投影的方法对脸部特征进行了粗定位。
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9.
本文介绍了一种在光纤对接系统中用于光纤粗定位的视觉子系统。
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在车牌定位阶段，本文提出了基于连通区域水平聚类的车牌粗定位方法。
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最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正，从而精确定位出车牌。
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提出了一种集装箱箱号字符粗定位方法。
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在车牌定位方面，本文采用了灰度跳变频率算法进行粗定位。
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接着，运用形态梯度方法对粗定位后的图像进行边缘检测，从而更好地保持车牌的边缘。
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针对空间声源目标定位的精确问题，提出了利用机器人听觉定位系统进行快速的声源水平方位粗定位。
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部署粗定,敌炮轰数百响,烟尘涨天,炸弹如雨,复以小轮分道驳兵千人,猝登海岸,攻扑炮台。
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在实际应用中，该算法不依赖于前期的精确定位，对粗定位后的图像即可进行快速有效地分割。
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利用棋盘格角点共面特点，将平面到平面的变换引入到角点检测中，实现了角点的自动粗定位。