ADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION
|
|
- Μελίνα Βέργας
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΔΠΜΣ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ ΚΑΙ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ 01 10/02/2017 Unknown ΕΡΓΑΣΙΑ 3 ADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ: ΓΕΡΜΕΝΗΣ ΕΥΑΓΓΕΛΟΣ (Α.Μ.: ΜΗ77) ΠΑΠΑΔΟΠΟΥΛΟΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ (Α.Μ.:ΜΗ79) ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ: ΑΛΕΞΑΝΔΡΟΣ ΜΑΚΡΗΣ ΗΡΑΚΛΕΙΟ 2016
2 01 10/02/2017 Unknown Exercise 1 - Blob Detection (30%) a) Develop a simple 'blob' detector. The detector takes as arguments an image and the blob radius and return the detected blob positions. The detector should use the LoG filter so the possible detections are the local minima and maxima of the filter response. b) Add an extra parameter to the detector to select either: i) dark blobs, ii) light blobs, or iii) both. c) Ext the detector so instead of a single radius it accepts a range (min, max). Test the detector firstly in the images 'black_dots.jpg', 'white_dots.jpg' and then also in 'coins.tiff' and 'circles_%%.jpg'. Present the results by showing the detected blobs in the initial images. Δημιουργούμε Script Askhsh3_1.m στο οποίο καλούμε την εικόνα στη συνέχεια επιλέγουμε το εύρος ακτίνας R των Blob που θέλουμε να εντοπίσουμε. Έπειτα με την Function BlobSwitch επιλέγουμε το είδος blob που θέλουμε κάθε φορά ( dark, light, both). Η δεύτερη συνάρτηση που καλείται λέγεται Function Blobid και είναι υπεύθυνη για την δημιουργία των blobs κατά συγκεκριμένο εύρος R. Τέλος καλούμε την Function BlobCircles για την οπτικοποίηση των Blobs πάνω στην εικόνα μας Ι. clear;clc;close all; I=imread('black_dots.jpg'); s=size(i); R=51:55; Choose_blob='dark'; %% Blob Detection if s(3)==3 I=rgb2gray(I); % Blob Radius Range % Choose 'dark', 'light' or 'both' [D,L]=BlobSwitch(Choose_blob); % Type of Blob( Dark or Light ) [DB,LB]=Blobid(I,R); % Blob response in Image BlobCircle(I,R,DB,LB,D,L); % Draw Frame and centers of Blob 2
3 Function BlobSwitch Δημιουργήσαμε συνάρτηση BlobSwitch που παίρνει ως όρισμα (input) την μεταβλητή τύπου χαρακτήρα Choose_blob στην οποία ο χρήστης δίνει της επιλογές dark, light και both. Στη συνέχεια με χρήση της εντολής switch θέσαμε τρία διαφορετικά cases για τα αντίστοιχα inputs. Εξάγω (output) από την συνάρτηση του επιλογέα τις μεταβλητές ( D, L ) που παίρνουν τιμές 0 ή 1 αναλόγως. function [ D,L ] = BlobSwitch( Choose_blob ) switch Choose_blob case 'dark' D=1;L=0; case 'light' D=0;L=1; case 'both' D=1;L=1; Function Blobid Για την δημιουργία της συνάρτησης Blobid πήραμε ως ορίσματα την εικόνα Ι και το εύρος R ακτίνας Blob. Στη συνέχεια υπολογίσαμε φίλτρο Laplacian of Gaussian με κατάλληλο kernel και (σ). Φιλτράραμε την εικόνα με το LoG, έγινε scale normalize και δημιουργήσαμε δύο πίνακες LB,DB binary με όριο (threshold) κατάλληλο για την αποδοχή αντίστοιχα Dark η Light Blobs. Τέλος εξήγαμε από την συνάρτηση τους binary(thresholded) πίνακες [DB,LB]. function [ DB,LB ] = Blobid ( I,R ) I=im2double(I); %% Blob identification for j=1:length(r); hsize=round((r(j)/sqrt(2))*6); %Filter size (σ x 6)for better response sigma=hsize/6; h=fspecial('log',hsize,sigma); %LoG Filter Blob(:,:,j)=imfilter(I,h); %Image Filtered Bnorm(:,:,j)=Blob(:,:,j)/max(max(Blob(:,:,j)));% Scale Normalize LB(:,:,j)=Bnorm(:,:,j)<=-0.54; %Binary/Threshold Light blobs DB(:,:,j)=Bnorm(:,:,j)>=0.48; %Binary/Threshold Dark Blobs 3
4 Function BlobCircle Στην συνάρτηση BlobCircle εισήγαμε ως ορίσματα την εικόνα Ι, την ακτίνα Blob (R),τους binary πίνακες ( DB, LB ) που πήραμε ως έξοδο από την συνάρτηση Blobid και το συνδυασμό ( D, L) του επιλογέα BlobSwitch. Βάση του D, L χρησιμοποιείται κατάλληλα η συνάρτηση regionprops(boundingbox) κάθε φορά για την εύρεση των κέντρων των blobs.τέλος δημιουργούμε την γραφική απεικόνιση των επιλεγμένων blobs με χρήση της βοηθητικής συνάρτησης SetCircles. function [ output_args ] = BlobCircle( I,R,DB,LB,D,L ) %% Dark Blobs if D==1 S1=regionprops(DB); Coord=cat(1,S1.BoundingBox); %BoundindgBox struct Array[Coordinates(x,y),width] xcnt1=coord(:,1)+coord(:,4)/2; %Xcenter of every BoundingBox(Circle) ycnt1=coord(:,2)+coord(:,5)/2; %Ycenter of every BoundingBox(Circle) r1=coord(:,3)+min(r); %Radius of Circle r1=round(r1); value=255; for t=1:size(r1); I=SetCircle(I,r1(t),xcnt1(t),ycnt1(t),value); %Draw Circle %% Light Blobs if L==1 S2=regionprops(LB); Coord2=cat(1,S2.BoundingBox); xcnt2=coord2(:,1)+coord2(:,4)/2; ycnt2=coord2(:,2)+coord2(:,5)/2; r2=coord2(:,3)+min(r); r2=round(r2); r2=r2/2; value=255; for t=1:size(r2); I=SetCircle(I,r2(t),xcnt2(t),ycnt2(t),value); %% Blob Circles and Centers plot imshow(i) hold on if D==1 plot(xcnt1,ycnt1,'*c'); if L==1 plot(xcnt2,ycnt2,'*r'); Ακολουθούν δείγματα εικόνων 4
5 02 10/02/2017 Unknown Εικόνα 1.1 : Detection of Both Dark & Light Blobs Εικόνα 1.2 : Detection of Both Dark & Light Blobs 5
6 02 10/02/2017 Unknown Exercise 2 Edge Detection (70%) a) Develop a system that detects circular objects of known radius r in an image. For their detection you should implement the Hough transform. Visualize the detected objects on the initial image. Test your system using the images 'coins.tiff' and 'circles_%%.jpg'. b) Ext your system to detect circular objects within a given radius interval rmin-rmax. c) Use the gradient orientation to rer your system more robust to noise. d) Evaluate the final detector on the image 'circles_05.jpg'. To that evaluate the precision and recall metrics for various detection thresholds and plot the precision-recall curve. A detection should be considered as correct if the ratio of overlap between the detection bounding box and the groundtruth bounding box divided by the area of the detection bounding box is above 0.8. The groundtruth bounding boxes are provided ('circles_05_gt.mat'). Δημιουργούμε Script Askhsh3_2.m κατά το οπoίο καλούμε την εικόνα. Αρχικά ορίζουμε τα Threshold (thres1) και (thres2), στην συνέχεια προετοιμάζουμε την εικόνα για τον χώρο Hough με χρήση κατάλληλων φίλτρων και προσδιορίζουμε το εύρος ακτινών r. Έπειτα καλούμε την συνάρτηση HoughCircle, η οποία κατασκευάζει τον χώρο Hough βάση της SetCircle ή καλούμε την ΗoughGrad με βάση τον προσανατολισμό του Gradient. Γίνετε κανονικοποίηση με την Function HoughNorm και εντοπισμός του κέντρου των κύκλων με την Function Center. Τέλος κάνουμε την γραφική αναπαράσταση των κύκλων με την βοήθεια της συνάρτησης SetCircle από τον φάκελο Help Function. clc;clear;close all %% Thresholds for thres1=0.4 for thres2=0.5 %% Hough Tranform I=imread('circles_05.jpg'); if (size(i,3)==3); I=rgb2gray(I); I=im2double(I); I=imsharpen(I); Ie=edge(I); s=size(ie); r=17:19; %Radius Range 6
7 for i=1:length(r) cval=1; %circle value radius=r(i); [ Hough(:,:,i) ] =HoughGrad( s,ie,radius );% Hough gradient based orientation % [ Hough(:,:,i) ]=HoughCircle(s,Ie,cval,radius); % Hough with circle [ HoughN ] = HoughNorm( r,hough,thres1 ); % Hough Scale Normalization [ xc,yc,rc ] = Center( Hough,HoughN,r,thres2 ); %Find Centers %% Draw Circle for n=1:size(xc) value=1; I = SetCircle(I, rc(n),xc(n), yc(n), value); imshow(i) hold on plot(xc,yc,'c*'); % Plot centers in Image Function HoughCircle Δημιουργία της συνάρτησης HoughCircle με εισόδους την μεταβλητή s η οποία εμπεριέχει το μέγεθος της αρχικής εικόνας, την εικόνα Ie που περιέχει τα σημεία που ψηφίζουν στον χώρο Hough, την cval που καθορίζει το μέγεθος στην SetCircle και την radius με ακτίνες των κύκλων που ψάχνουμε. Έπειτα κατασκευάζουμε ένα μηδενικό πίνακα Hough και με την βοήθεια της SetCircle τοποθετούμε τους ψήφους στον χώρο Hough για κάθε σημείο της Ie. Ως έξοδο τελικά παίρνουμε τον πίνακα Hough με τους ψήφους. function [ Hough ] = HoughCircle( s,ie,cval,radius ) Hough=zeros(s(1),s(2)); [y,x]=find(ie>0); %For every edge point in Ie for t=1:size(x) Hcounter=zeros(s(1),s(2)); Hough =Hough+ SetCircle(Hcounter, radius,x(t), y(t), value); 7
8 Function HoughGrad Για την δημιουργία της HoughGrad εισάγουμε την μεταβλητή s που καθορίζει το μέγεθος της αρχικής εικόνας, την εικόνα Ie με τα σημεία που θα ψηφίσουν στον χώρο Hough και την μεταβλητή r η οποία καθορίζει την ακτίνα του κύκλου που ψάχνουμε. Στη συνέχεια δημιουργούμε μηδενικό πίνακα Hough και υπολογίζουμε την κλίση κάθε σημείου βάση του Gradient. Εν τέλη εξάγουμε τον πίνακα Hough ο οποίος εμπεριέχει τους ψήφους των σημείων βάση του Gradient. function [ Hough ] =HoughGrad( s,ie,r ) %% sobel and gradient calculation Ie=double(Ie); Hough=zeros(s(1),s(2)); sob1=fspecial('sobel');% sobel for x sob2=sob1'; % sobel for y Ix=imfilter(Ie,sob1); Iy=imfilter(Ie,sob2); % Image filtering theta=atan2(iy,ix); % Angle theta of gradient [x,y]=find(theta~=0); for i=1:size(x) X(i,1)=r*cos(theta(x(i),y(i)))+x(i); Y(i,1)=r*sin(theta(x(i),y(i)))+y(i); X=round(X); Y=round(Y); for i=1:size(x) if(x(i)>0 && Y(i)>0 && X(i)<=size(Ie,1) && Y(i)<=size(Ie,2)) %Inside image boundaries Hough(X(i),Y(i))=Hough(X(i),Y(i))+1; Function HoughNorm Για την δημιουργία της HoughNorm εισάγουμε το εύρος των ακτινών r, τον πίνακα του χώρου HoughGrad ή HoughCricle, και ένα όριο Threshold(thres1) πάνω από το οποίο δεχόμαστε πιθανά κέντρα. Τέλος κανονικοποιούμε τον χώρο Hough (Circle ή Grad) και δημιουργούμε το κατώφλι βάση του thres1. Εξάγουμε τον πίνακα HoughΝ. function [ HoughN ] = HoughNorm( r,hough,thres1 ) for i=1:length(r) Hough(:,:,i)=Hough(:,:,i)/max(max(Hough(:,:,i))); %Hough scale normalize HoughN(:,:,i)=Hough(:,:,i)>=thres1; 8
9 Function Center Για την δημιουργία της Function Center εισάγουμε των πίνακα Hough και HoughN την μεταβλητή r και ένα όριο thres2. Έπειτα καλούμε την συνάρτηση regionprops και βρίσκουμε τα κέντρα των κύκλων. Στην συνέχεια δημιουργούμε συνθήκη που εντοπίζει τυχών επικαλυπτόμενους κύκλους και διαγράφη τον κύκλο με τον μικρότερο αριθμό ψήφων. function [ xc,yc,rc ] = Center( Hough,HoughN,r,thres2) %% Regionprops struct array for centers HoughN=logical(HoughN); K=regionprops(HoughN); point=cat(1,k.centroid); point=round(point); xc=point(:,1); yc=point(:,2); rc=point(:,3)+min(r)-1; rc2=point(:,3); length=size(xc,1); %% Center Localize by Threshold for i=1:length for n=1:length if(xc(i)~=0 && yc(i)~=0 && rc(i)~=0) %For non zero Circle=sqrt((xc(n)-xc(i))^2+(yc(n)-yc(i))^2); %Circle Equation if ( Circle <=(thres2+1)*(rc(i)) && ((i<n) (i>n)) ) if ( Hough(yc(i),xc(i),rc2(i)) > Hough(yc(n),xc(n),rc2(n)) ) xc(i)=0;yc(i)=0;rc(i)=0; else xc(n)=0;yc(n)=0;rc(n)=0; Παρατηρήσεις 03 10/02/2017 Unknown Είναι φανερό ότι με την χρήση του Hough detector εντοπίζονται κύκλοι εύρους ακτινών με μεγάλη ακρίβεια. Επίσης παρατηρείτε πιο γρήγορη απόκριση του HoughGrad detector με αντίστοιχα υψηλό βαθμό ακρίβειας. Ακολουθούν δείγματα εικόνων 9
10 Εικόνα 2.1 HoughGrad circles_05.jpg for thres1=0.4, thres2=0.5 and r = 17:19 Εικόνα 2.2 : HoughGrad circles_03.jpg for thres1=0.9, thres2=0.6 and r = 73:75 Εικόνα 2.3: HoughGrad circles_01.jpg for thres1=0.9, thres2=0.6 and r = 41:42 10
11 Εικόνα 2.4 : HoughGrad cioins.tiff for thres1=0.75, thres2=0.5 and r = 22:24 Εικόνα 2.5: HoughGrad for thres1=0.9, thres2=0.6 and r = 27:29 11
12 Εικόνα 2.1 : HoughGrad for thres1=0.8, thres2=0.6 and r = 28:29 12
13 Annotations ADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION 01 Unknown Unknown Page 2 10/2/ :21 3/3 02 Unknown Unknown Page 5 10/2/ :22 ++ dark or light only 03 Unknown Unknown Page 9 10/2/ :25 Apo ta paradeigmata sas den fainetai oti mporei epituxws na entopisei kukloys mias aktinas an to euros pou tou dinete einai megalo.
14 Annotations ADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION 01 Unknown Unknown Page 1 10/2/ :45 B:9/10 02 Unknown Unknown Page 6 10/2/ :46 6/7
ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ. 3η ΕΡΓΑΣΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ & ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ 01 ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ 3η ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ:
Διαβάστε περισσότεραΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΔΙΠΛΩΜΑ
ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΔΙΠΛΩΜΑ 01 10/02/2017 Unknown Assignment 3 ΟΜΑΔΑ 2 Δημήτρης Βοσκάκης (mth76@edu.teicrete.gr) Νικόλαος Βαρδάκης (mth75@edu.teicrete.gr) ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ Κ.Αλέξανδρος Μακρής Page1 Contents
Διαβάστε περισσότεραΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ. 2η ΕΡΓΑΣΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ & ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ 2η ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ:
Διαβάστε περισσότεραADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΔΠΜΣ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ ΚΑΙ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑ 2 ADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ: ΓΕΡΜΕΝΗΣ ΕΥΑΓΓΕΛΟΣ (Α.Μ.: ΜΗ77) ΠΑΠΑΔΟΠΟΥΛΟΣ
Διαβάστε περισσότεραΔιατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών. «Προηγμένα Συστήματα Παραγωγής, Αυτοματισμού και. Ρομποτικής» Assignment 2
Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Προηγμένα Συστήματα Παραγωγής, Αυτοματισμού και Ρομποτικής» ΜΑΘΗΜΑ Μηχανική Όραση ΑΝΑΦΟΡΑ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Assignment 2 ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ Λεμωνιά Κατερίνα Πορφυράκης Μανώλης
Διαβάστε περισσότεραADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΔΠΜΣ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ ΚΑΙ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑ 1 η ADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ: ΓΕΡΜΕΝΗΣ ΕΥΑΓΓΕΛΟΣ (Α.Μ.: ΜΗ77) ΠΑΠΑΔΟΠΟΥΛΟΣ
Διαβάστε περισσότεραAreas and Lengths in Polar Coordinates
Kiryl Tsishchanka Areas and Lengths in Polar Coordinates In this section we develop the formula for the area of a region whose boundary is given by a polar equation. We need to use the formula for the
Διαβάστε περισσότεραAreas and Lengths in Polar Coordinates
Kiryl Tsishchanka Areas and Lengths in Polar Coordinates In this section we develop the formula for the area of a region whose boundary is given by a polar equation. We need to use the formula for the
Διαβάστε περισσότερα3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β
3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS Page Theorem cos(αβ cos α cos β -sin α cos(α-β cos α cos β sin α NOTE: cos(αβ cos α cos β cos(α-β cos α -cos β Proof of cos(α-β cos α cos β sin α Let s use a unit circle
Διαβάστε περισσότεραHomework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
Διαβάστε περισσότεραD. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110, 2004.
D. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110, 2004. 1/45 Τι είναι ο SIFT-Γενικά Scale-invariant feature transform detect and
Διαβάστε περισσότεραΖΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΔΠΜΣ Προηγμένα Συστήματα Παραγωγής, Αυτοματισμού και Ρομποτικής
ΖΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΔΠΜΣ Προηγμένα Συστήματα Παραγωγής, Αυτοματισμού και Ρομποτικής ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ ΕΡΓΑΣΙΑ 1 ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ: ΥΠΕΥΘΗΝΟΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ : ΒΛΑΧΑΚΗΣ ΜΙΧΑΛΗΣ(Α.Μ:ΜΗ81) ΓΛΑΜΠΕΔΑΚΗΣ
Διαβάστε περισσότεραΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ
H O G feature descriptor global feature the most common algorithm associated with person detection Με τα Ιστογράμματα της Βάθμωσης (Gradient) μετράμε τον προσανατολισμό και την ένταση της βάθμωσης σε μία
Διαβάστε περισσότεραApproximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth
Διαβάστε περισσότεραANSWERSHEET (TOPIC = DIFFERENTIAL CALCULUS) COLLECTION #2. h 0 h h 0 h h 0 ( ) g k = g 0 + g 1 + g g 2009 =?
Teko Classes IITJEE/AIEEE Maths by SUHAAG SIR, Bhopal, Ph (0755) 3 00 000 www.tekoclasses.com ANSWERSHEET (TOPIC DIFFERENTIAL CALCULUS) COLLECTION # Question Type A.Single Correct Type Q. (A) Sol least
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΛΕΝΑ ΦΛΟΚΑ Επίκουρος Καθηγήτρια Τµήµα Φυσικής, Τοµέας Φυσικής Περιβάλλοντος- Μετεωρολογίας ΓΕΝΙΚΟΙ ΟΡΙΣΜΟΙ Πληθυσµός Σύνολο ατόµων ή αντικειµένων στα οποία αναφέρονται
Διαβάστε περισσότεραReferences. Chapter 10 The Hough and Distance Transforms
References Chapter 10 The Hough and Distance Transforms An Introduction to Digital Image Processing with MATLAB https://en.wikipedia.org/wiki/circle_hough_transform Μετασχηματισμός HOUGH ΤΕΧΝΗΤΗ Kostas
Διαβάστε περισσότεραInstruction Execution Times
1 C Execution Times InThisAppendix... Introduction DL330 Execution Times DL330P Execution Times DL340 Execution Times C-2 Execution Times Introduction Data Registers This appendix contains several tables
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS
CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =
Διαβάστε περισσότεραΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΔΙΠΛΩΜΑ
ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΔΙΠΛΩΜΑ Assignment 2 ΟΜΑΔΑ 2 Δημήτρης Βοσκάκης (mth76@edu.teicrete.gr) Νικόλαος Βαρδάκης (mth75@edu.teicrete.gr) ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ Κ.Αλέξανδρος Μακρής Page1 Contents Exercise 1... 3 Θεωρητική
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή
Διαβάστε περισσότεραSecond Order RLC Filters
ECEN 60 Circuits/Electronics Spring 007-0-07 P. Mathys Second Order RLC Filters RLC Lowpass Filter A passive RLC lowpass filter (LPF) circuit is shown in the following schematic. R L C v O (t) Using phasor
Διαβάστε περισσότεραMath 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme
Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry
Διαβάστε περισσότεραDynamic types, Lambda calculus machines Section and Practice Problems Apr 21 22, 2016
Harvard School of Engineering and Applied Sciences CS 152: Programming Languages Dynamic types, Lambda calculus machines Apr 21 22, 2016 1 Dynamic types and contracts (a) To make sure you understand the
Διαβάστε περισσότεραΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ. 1η ΕΡΓΑΣΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ & ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ 1η ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ:
Διαβάστε περισσότεραΜάθημα: Μηχανική Όραση
Μάθημα: Μηχανική Όραση Εργασία 2: Advances in Digital Imaging and Computer Vision Ομάδα χρηστών 2 : Τσαγκαράκης Νίκος, Καραμήτρος Κώστας Εισαγωγή Σκοπός της άσκησης, είναι να εξοικειωθούμε με κάποιες βασικές
Διαβάστε περισσότεραUNIVERSITY OF CALIFORNIA. EECS 150 Fall ) You are implementing an 4:1 Multiplexer that has the following specifications:
UNIVERSITY OF CALIFORNIA Department of Electrical Engineering and Computer Sciences EECS 150 Fall 2001 Prof. Subramanian Midterm II 1) You are implementing an 4:1 Multiplexer that has the following specifications:
Διαβάστε περισσότεραD. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110, 2004.
D. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110, 2004. Εισαγωγικά: SIFT~Harris Harris Detector: Δεν είναι ανεξάρτητος της κλίμακας
Διαβάστε περισσότεραSection 9.2 Polar Equations and Graphs
180 Section 9. Polar Equations and Graphs In this section, we will be graphing polar equations on a polar grid. In the first few examples, we will write the polar equation in rectangular form to help identify
Διαβάστε περισσότεραOther Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Διαβάστε περισσότεραProbability and Random Processes (Part II)
Probability and Random Processes (Part II) 1. If the variance σ x of d(n) = x(n) x(n 1) is one-tenth the variance σ x of a stationary zero-mean discrete-time signal x(n), then the normalized autocorrelation
Διαβάστε περισσότεραInverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- -----------------
Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. 1. Sin ( ) = a) b) c) d) Ans b. Solution : Method 1. Ans a: 17 > 1 a) is rejected. w.k.t Sin ( sin ) = d is rejected. If sin
Διαβάστε περισσότεραFSM Toolkit Exercises
ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Τομέας Τηλεπικοινωνιών Αναπληρωτής Καθηγητής: Αλέξανδρος Ποταμιάνος Ονοματεπώνυμο: Α Μ : ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: ΤΗΛ 413 : Συστήματα Επικοινωνίας
Διαβάστε περισσότεραΠρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής
Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής Να γραφεί πρόγραμμα το οποίο δέχεται ως είσοδο μια ακολουθία S από n (n 40) ακέραιους αριθμούς και επιστρέφει ως έξοδο δύο ακολουθίες από θετικούς ακέραιους
Διαβάστε περισσότεραb. Use the parametrization from (a) to compute the area of S a as S a ds. Be sure to substitute for ds!
MTH U341 urface Integrals, tokes theorem, the divergence theorem To be turned in Wed., Dec. 1. 1. Let be the sphere of radius a, x 2 + y 2 + z 2 a 2. a. Use spherical coordinates (with ρ a) to parametrize.
Διαβάστε περισσότεραPractice Exam 2. Conceptual Questions. 1. State a Basic identity and then verify it. (a) Identity: Solution: One identity is csc(θ) = 1
Conceptual Questions. State a Basic identity and then verify it. a) Identity: Solution: One identity is cscθ) = sinθ) Practice Exam b) Verification: Solution: Given the point of intersection x, y) of the
Διαβάστε περισσότεραSection 7.6 Double and Half Angle Formulas
09 Section 7. Double and Half Angle Fmulas To derive the double-angles fmulas, we will use the sum of two angles fmulas that we developed in the last section. We will let α θ and β θ: cos(θ) cos(θ + θ)
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS
CHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS EXERCISE 01 Page 545 1. Use matrices to solve: 3x + 4y x + 5y + 7 3x + 4y x + 5y 7 Hence, 3 4 x 0 5 y 7 The inverse of 3 4 5 is: 1 5 4 1 5 4 15 8 3
Διαβάστε περισσότερα5-1. Industrial Vision. Machine Vision Systems : Image Acquisition Image processing Analysis/Exploitation
5 Industrial Vision Machine Vision Systems : Image Acquisition Image processing Analysis/Exploitation 5- Image processing Y (colomns) 35 3 38 3 5 35 69 8 3 38 3 3 69 79 39 3 3 33 9 37 6 77 X (rows) 7 38
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 12: PERIMETER, AREA, CIRCUMFERENCE, AND 12.1 INTRODUCTION TO GEOMETRIC 12.2 PERIMETER: SQUARES, RECTANGLES,
CHAPTER : PERIMETER, AREA, CIRCUMFERENCE, AND SIGNED FRACTIONS. INTRODUCTION TO GEOMETRIC MEASUREMENTS p. -3. PERIMETER: SQUARES, RECTANGLES, TRIANGLES p. 4-5.3 AREA: SQUARES, RECTANGLES, TRIANGLES p.
Διαβάστε περισσότεραDESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0.
DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL -7-1! PROBLEM -7 Statement: Design a double-dwell cam to move a follower from to 25 6, dwell for 12, fall 25 and dwell for the remader The total cycle must take 4 sec
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Άσκηση αυτοαξιολόγησης 4 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών CS-593 Game Theory 1. For the game depicted below, find the mixed strategy
Διαβάστε περισσότεραMath221: HW# 1 solutions
Math: HW# solutions Andy Royston October, 5 7.5.7, 3 rd Ed. We have a n = b n = a = fxdx = xdx =, x cos nxdx = x sin nx n sin nxdx n = cos nx n = n n, x sin nxdx = x cos nx n + cos nxdx n cos n = + sin
Διαβάστε περισσότεραΜονοβάθμια Συστήματα: Εξίσωση Κίνησης, Διατύπωση του Προβλήματος και Μέθοδοι Επίλυσης. Απόστολος Σ. Παπαγεωργίου
Μονοβάθμια Συστήματα: Εξίσωση Κίνησης, Διατύπωση του Προβλήματος και Μέθοδοι Επίλυσης VISCOUSLY DAMPED 1-DOF SYSTEM Μονοβάθμια Συστήματα με Ιξώδη Απόσβεση Equation of Motion (Εξίσωση Κίνησης): Complete
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο
Διαβάστε περισσότεραPARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities
PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities tanθ = sinθ cosθ cotθ = cosθ sinθ BASIC IDENTITIES cscθ = 1 sinθ secθ = 1 cosθ cotθ = 1 tanθ PYTHAGOREAN IDENTITIES sin θ + cos θ =1 tan θ +1= sec θ 1 + cot
Διαβάστε περισσότεραHomework 8 Model Solution Section
MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx
Διαβάστε περισσότεραderivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates
derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates swapnizzle 03-03- :5:43 We begin by recognizing the familiar conversion from rectangular to spherical coordinates (note that φ is used
Διαβάστε περισσότεραHow to register an account with the Hellenic Community of Sheffield.
How to register an account with the Hellenic Community of Sheffield. (1) EN: Go to address GR: Πηγαίνετε στη διεύθυνση: http://www.helleniccommunityofsheffield.com (2) EN: At the bottom of the page, click
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή
Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών ΗΜΥ 220: ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι Ακαδηµαϊκό έτος 2011-12 Εαρινό Εξάµηνο Ενδιάµεση Εξέταση 1 Παρασκευή 17 Φεβρουαρίου
Διαβάστε περισσότεραAREAS AND LENGTHS IN POLAR COORDINATES. 25. Find the area inside the larger loop and outside the smaller loop
SECTIN 9. AREAS AND LENGTHS IN PLAR CRDINATES 9. AREAS AND LENGTHS IN PLAR CRDINATES A Click here for answers. S Click here for solutions. 8 Find the area of the region that is bounded by the given curve
Διαβάστε περισσότεραThe Simply Typed Lambda Calculus
Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and
Διαβάστε περισσότεραStatistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Διαβάστε περισσότεραAdvances in Digital Imaging and Computer Vision
Advances in Digital Imaging and Computer Vision Lecture and Lab XXX Introduction to Python Κώστας Μαριάς Αναπληρωτής Καθηγητής Επεξεργασίας Εικόνας 21/2/2017 1 Image Processing and Computer Vision with
Διαβάστε περισσότεραEcon 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1
Eon : Fall 8 Suggested Solutions to Problem Set 8 Email questions or omments to Dan Fetter Problem. Let X be a salar with density f(x, θ) (θx + θ) [ x ] with θ. (a) Find the most powerful level α test
Διαβάστε περισσότεραMain source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1
Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 A Brief History of Sampling Research 1915 - Edmund Taylor Whittaker (1873-1956) devised a
Διαβάστε περισσότερα1. Ηλεκτρικό μαύρο κουτί: Αισθητήρας μετατόπισης με βάση τη χωρητικότητα
IPHO_42_2011_EXP1.DO Experimental ompetition: 14 July 2011 Problem 1 Page 1 of 5 1. Ηλεκτρικό μαύρο κουτί: Αισθητήρας μετατόπισης με βάση τη χωρητικότητα Για ένα πυκνωτή χωρητικότητας ο οποίος είναι μέρος
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 101 FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD
CHAPTER FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD EXERCISE 36 Page 66. Determine the Fourier series for the periodic function: f(x), when x +, when x which is periodic outside this rge of period.
Διαβάστε περισσότεραVolume of a Cuboid. Volume = length x breadth x height. V = l x b x h. The formula for the volume of a cuboid is
Volume of a Cuboid The formula for the volume of a cuboid is Volume = length x breadth x height V = l x b x h Example Work out the volume of this cuboid 10 cm 15 cm V = l x b x h V = 15 x 6 x 10 V = 900cm³
Διαβάστε περισσότεραNotes on the Open Economy
Notes on the Open Econom Ben J. Heijdra Universit of Groningen April 24 Introduction In this note we stud the two-countr model of Table.4 in more detail. restated here for convenience. The model is Table.4.
Διαβάστε περισσότεραIntegrals in cylindrical, spherical coordinates (Sect. 15.7)
Integrals in clindrical, spherical coordinates (Sect. 5.7 Integration in spherical coordinates. Review: Clindrical coordinates. Spherical coordinates in space. Triple integral in spherical coordinates.
Διαβάστε περισσότερα2 Composition. Invertible Mappings
Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,
Διαβάστε περισσότεραST5224: Advanced Statistical Theory II
ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known
Διαβάστε περισσότεραAssignment 1. ι ό αος α ά ς Page1
Α Α Α Η Assignment 1 Ο Α Α ή ς ο ά ς (mth76@edu.teicrete.gr) ι ό αος α ά ς (mth75@edu.teicrete.gr) Π.Α έ α Π ος Α α ής Page1 Contents Assignment 1... 3 Exercise 1... 3 ι ή Α ά... 3 φα ο ές Α ο έ α α...
Διαβάστε περισσότερα1) Formulation of the Problem as a Linear Programming Model
1) Formulation of the Problem as a Linear Programming Model Let xi = the amount of money invested in each of the potential investments in, where (i=1,2, ) x1 = the amount of money invested in Savings Account
Διαβάστε περισσότεραNowhere-zero flows Let be a digraph, Abelian group. A Γ-circulation in is a mapping : such that, where, and : tail in X, head in
Nowhere-zero flows Let be a digraph, Abelian group. A Γ-circulation in is a mapping : such that, where, and : tail in X, head in : tail in X, head in A nowhere-zero Γ-flow is a Γ-circulation such that
Διαβάστε περισσότεραReview Test 3. MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question.
Review Test MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question. Find the exact value of the expression. 1) sin - 11π 1 1) + - + - - ) sin 11π 1 ) ( -
Διαβάστε περισσότεραΤελικό Project Εργαστηρίου Ηλεκτρονικών Φίλτρων Χειµερινό Εξάµηνο
Τελικό Project Εργαστηρίου Ηλεκτρονικών Φίλτρων Χειµερινό Εξάµηνο 2015-16 Ονοµατεπώνυµο: ΚΑΡΑΜΗΤΡΟΣ ΘΕΜΙΣΤΟΚΛΗΣ ώστε τον Αριθµό Μητρώου σας εδώ ==> AM := 99999 Το φύλλο εργασίας αυτό δέχεται προδιαγραφές
Διαβάστε περισσότεραECE 468: Digital Image Processing. Lecture 8
ECE 468: Digital Image Processing Lecture 8 Prof. Sinisa Todorovic sinisa@eecs.oregonstate.edu 1 Image Reconstruction from Projections X-ray computed tomography: X-raying an object from different directions
Διαβάστε περισσότεραΑπόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.
Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο The time integral of a force is referred to as impulse, is determined by and is obtained from: Newton s 2 nd Law of motion states that the action
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στον Προγραμματισμό Python Μάθημα 4: Συναρτήσεις (functions) και δομοστοιχεία (modules) στην Python
Εισαγωγή στον Προγραμματισμό Python Μάθημα 4: Συναρτήσεις (functions) και δομοστοιχεία (modules) στην Python Νοέμβριος 2014 Χ. Αλεξανδράκη, Γ. Δημητρακάκης Συναρτήσεις (Functions) Στον προγραμματισμό,
Διαβάστε περισσότεραΧΑΡΟΚΟΠΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ
ΧΑΡΟΚΟΠΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Τμημα Πληροφορικης και Τηλεματικης Τσάμη Παναγιώτα ΑΜ: 20833 ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Άσκηση 1 Αθήνα 13-12-2011 Αναφορά Ενότητα 1 A Δημιουργήστε στο φλοιό 3 εντολές (alias) που η
Διαβάστε περισσότεραParametrized Surfaces
Parametrized Surfaces Recall from our unit on vector-valued functions at the beginning of the semester that an R 3 -valued function c(t) in one parameter is a mapping of the form c : I R 3 where I is some
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο
Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Εξάμηνο 7 ο Procedures and Functions Stored procedures and functions are named blocks of code that enable you to group and organize a series of SQL and PL/SQL
Διαβάστε περισσότεραSpherical Coordinates
Spherical Coordinates MATH 311, Calculus III J. Robert Buchanan Department of Mathematics Fall 2011 Spherical Coordinates Another means of locating points in three-dimensional space is known as the spherical
Διαβάστε περισσότεραΜεταπτυχιακή διατριβή. Ανδρέας Παπαευσταθίου
Σχολή Γεωτεχνικών Επιστημών και Διαχείρισης Περιβάλλοντος Μεταπτυχιακή διατριβή Κτίρια σχεδόν μηδενικής ενεργειακής κατανάλωσης :Αξιολόγηση συστημάτων θέρμανσης -ψύξης και ΑΠΕ σε οικιστικά κτίρια στην
Διαβάστε περισσότεραModels for Probabilistic Programs with an Adversary
Models for Probabilistic Programs with an Adversary Robert Rand, Steve Zdancewic University of Pennsylvania Probabilistic Programming Semantics 2016 Interactive Proofs 2/47 Interactive Proofs 2/47 Interactive
Διαβάστε περισσότεραFractional Colorings and Zykov Products of graphs
Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is
Διαβάστε περισσότεραExercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.
Exercises 0 More exercises are available in Elementary Differential Equations. If you have a problem to solve any of them, feel free to come to office hour. Problem Find a fundamental matrix of the given
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011
Διάρκεια Διαγωνισμού: 3 ώρες Απαντήστε όλες τις ερωτήσεις Μέγιστο Βάρος (20 Μονάδες) Δίνεται ένα σύνολο από N σφαιρίδια τα οποία δεν έχουν όλα το ίδιο βάρος μεταξύ τους και ένα κουτί που αντέχει μέχρι
Διαβάστε περισσότεραw o = R 1 p. (1) R = p =. = 1
Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΗΥ-570: Στατιστική Επεξεργασία Σήµατος 205 ιδάσκων : Α. Μουχτάρης Τριτη Σειρά Ασκήσεων Λύσεις Ασκηση 3. 5.2 (a) From the Wiener-Hopf equation we have:
Διαβάστε περισσότεραModbus basic setup notes for IO-Link AL1xxx Master Block
n Modbus has four tables/registers where data is stored along with their associated addresses. We will be using the holding registers from address 40001 to 49999 that are R/W 16 bit/word. Two tables that
Διαβάστε περισσότεραFinite Field Problems: Solutions
Finite Field Problems: Solutions 1. Let f = x 2 +1 Z 11 [x] and let F = Z 11 [x]/(f), a field. Let Solution: F =11 2 = 121, so F = 121 1 = 120. The possible orders are the divisors of 120. Solution: The
Διαβάστε περισσότεραProblem Set 3: Solutions
CMPSCI 69GG Applied Information Theory Fall 006 Problem Set 3: Solutions. [Cover and Thomas 7.] a Define the following notation, C I p xx; Y max X; Y C I p xx; Ỹ max I X; Ỹ We would like to show that C
Διαβάστε περισσότεραOverview. Transition Semantics. Configurations and the transition relation. Executions and computation
Overview Transition Semantics Configurations and the transition relation Executions and computation Inference rules for small-step structural operational semantics for the simple imperative language Transition
Διαβάστε περισσότεραΜηχανική Μάθηση Hypothesis Testing
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing Γιώργος Μπορμπουδάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Procedure 1. Form the null (H 0 ) and alternative (H 1 ) hypothesis 2. Consider
Διαβάστε περισσότεραSection 8.2 Graphs of Polar Equations
Section 8. Graphs of Polar Equations Graphing Polar Equations The graph of a polar equation r = f(θ), or more generally F(r,θ) = 0, consists of all points P that have at least one polar representation
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟN ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟN ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Εμβέλεια Μεταβλητών Εμβέλεια = το τμήμα του προγράμματος στο οποίο έχει ισχύ ή είναι ορατή η μεταβλητή.
Διαβάστε περισσότερα6-Aνίχνευση. Ακμών - Περιγράμματος
6-Aνίχνευση Ακμών - Περιγράμματος Ανίχνευση ακμών Μετατροπή 2 εικόνας σε σύνολο ακμών Εξαγωγή βασικών χαρακτηριστικών της εικόνας Πιο «συμπαγής» αναπαράσταση Ανίχνευση ακμών Στόχος: ανίχνευση ασυνεχειών
Διαβάστε περισσότερα10/3/ revolution = 360 = 2 π radians = = x. 2π = x = 360 = : Measures of Angles and Rotations
//.: Measures of Angles and Rotations I. Vocabulary A A. Angle the union of two rays with a common endpoint B. BA and BC C. B is the vertex. B C D. You can think of BA as the rotation of (clockwise) with
Διαβάστε περισσότεραSection 8.3 Trigonometric Equations
99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.
Διαβάστε περισσότεραΤελική Εξέταση =1 = 0. a b c. Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. HMY 626 Επεξεργασία Εικόνας
Τελική Εξέταση. Logic Operations () In the grid areas provided below, draw the results of the following binary operations a. NOT(NOT() OR ) (4) b. ( OR ) XOR ( ND ) (4) c. (( ND ) XOR ) XOR (NOT()) (4)
Διαβάστε περισσότεραSmaller. 6.3 to 100 After 1 minute's application of rated voltage at 20 C, leakage current is. not more than 0.03CV or 4 (µa), whichever is greater.
Low Impedance, For Switching Power Supplies Low impedance and high reliability withstanding 5000 hours load life at +05 C (3000 / 2000 hours for smaller case sizes as specified below). Capacitance ranges
Διαβάστε περισσότεραElements of Information Theory
Elements of Information Theory Model of Digital Communications System A Logarithmic Measure for Information Mutual Information Units of Information Self-Information News... Example Information Measure
Διαβάστε περισσότεραCalculating the propagation delay of coaxial cable
Your source for quality GNSS Networking Solutions and Design Services! Page 1 of 5 Calculating the propagation delay of coaxial cable The delay of a cable or velocity factor is determined by the dielectric
Διαβάστε περισσότεραMean bond enthalpy Standard enthalpy of formation Bond N H N N N N H O O O
Q1. (a) Explain the meaning of the terms mean bond enthalpy and standard enthalpy of formation. Mean bond enthalpy... Standard enthalpy of formation... (5) (b) Some mean bond enthalpies are given below.
Διαβάστε περισσότερα10 ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ
ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ. Αθροίσματα Riemann Στο κεφάλαιο αυτό θα ασχοληθούμε με αριθμητικές μεθόδους υπολογισμού του ορισμένου ολοκληρώματος b a f ( d ) όπου τα a, b είναι γνωστά και η συνάρτηση f() είναι
Διαβάστε περισσότεραTrigonometric Formula Sheet
Trigonometric Formula Sheet Definition of the Trig Functions Right Triangle Definition Assume that: 0 < θ < or 0 < θ < 90 Unit Circle Definition Assume θ can be any angle. y x, y hypotenuse opposite θ
Διαβάστε περισσότεραSecond Order Partial Differential Equations
Chapter 7 Second Order Partial Differential Equations 7.1 Introduction A second order linear PDE in two independent variables (x, y Ω can be written as A(x, y u x + B(x, y u xy + C(x, y u u u + D(x, y
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker
Ειδική Ερευνητική Εργασία Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker ΚΑΡΑΔΗΜΑΣ ΗΛΙΑΣ Α.Μ. 323 Επιβλέπων: Σ. Φωτόπουλος Καθηγητής, Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Ηλεκτρονική και Υπολογιστές», Τμήμα Φυσικής,
Διαβάστε περισσότερα