請(qǐng)簡(jiǎn)述圖像邊緣檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)方法。

GPCHC組合導(dǎo)航數(shù)字包中Heading表示（）。

視覺(jué)傳感器連續(xù)地掃描圖像上的一行，則輸出就是一段連續(xù)的電壓信號(hào)，電壓信號(hào)的高低起伏反映了該行圖像的灰度變化。

RGB格式的彩圖，通?；叶然捎玫姆椒ㄖ饕校ǎ?。

如圖所示是對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制，請(qǐng)說(shuō)明Canny圖像邊緣檢測(cè)的非極大值抑制的工作原理。

以下技術(shù)中具有方案成本低，對(duì)物體識(shí)別準(zhǔn)確度方面有優(yōu)勢(shì)的是（）。

以下Canny圖像邊緣檢測(cè)的步驟中起到突顯出目標(biāo)輪廓的作用的是（）。

以下Canny圖像邊緣檢測(cè)的步驟中起到凸顯出目標(biāo)輪廓的作用的是（）。

采用雙閾值算法的目的是為了解決產(chǎn)生的圖像邊緣可能不閉合的問(wèn)題。

完成非極大值抑制后，會(huì)得到一個(gè)二值圖像，非邊緣的點(diǎn)灰度值均為0，可能為邊緣的局部灰度極大值點(diǎn)假設(shè)其灰度為128，這樣我們就找到了該圖像的邊緣。