Corrispondenza e classificazione di varietà di chicchi di riso
| AUTHOR | Ghatkamble, Rajlakshmi |
| PUBLISHER | Edizioni Sapienza (01/19/2024) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Nel presente lavoro è stato ideato un approccio di imaging digitale per studiare diversi tipi di caratteristiche per identificare le varietà di riso. Due diverse varietà di riso comuni sono state utilizzate per i test di definizione. Questi includono gli standard esistenti per Area del riso, Rapporto d'aspetto, rmean, gmean, bmean, entropia_r, entropia_g ed entropia_b. Il database mostra con successo l'efficacia della compattezza come sua caratteristica. Il database del presente lavoro riconosce il riso, che è stato addestrato e identificato. Con un'adeguata selezione di strumenti software, è stato progettato uno strumento a basso costo per l'analisi della qualità dei chicchi di riso che fornisce tutti i parametri rilevanti sui chicchi di riso attraverso l'analisi delle immagini. Il software ha quindi lo scopo di classificare accuratamente le microcalcificazioni di diversi tipi di varietà di riso, di utilizzarle per i test e di produrre risultati accurati.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786207067978
ISBN-10:
6207067975
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Italian
More Product Details
Page Count:
72
Carton Quantity:
98
Product Dimensions:
6.00 x 0.17 x 9.00 inches
Weight:
0.26 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Nel presente lavoro è stato ideato un approccio di imaging digitale per studiare diversi tipi di caratteristiche per identificare le varietà di riso. Due diverse varietà di riso comuni sono state utilizzate per i test di definizione. Questi includono gli standard esistenti per Area del riso, Rapporto d'aspetto, rmean, gmean, bmean, entropia_r, entropia_g ed entropia_b. Il database mostra con successo l'efficacia della compattezza come sua caratteristica. Il database del presente lavoro riconosce il riso, che è stato addestrato e identificato. Con un'adeguata selezione di strumenti software, è stato progettato uno strumento a basso costo per l'analisi della qualità dei chicchi di riso che fornisce tutti i parametri rilevanti sui chicchi di riso attraverso l'analisi delle immagini. Il software ha quindi lo scopo di classificare accuratamente le microcalcificazioni di diversi tipi di varietà di riso, di utilizzarle per i test e di produrre risultati accurati.
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