It is clear that vehicle appearance

It is clear that vehicle appearance with binary image as Figure 8(a). But there are many noise on the road surface. Due to remove small noise, the first step used 3x3 matrix to erosion and dilation, and then used Connected Component Labeling (CCL) to remove non-vehicle noise and calculate the final object of position and aspect ratio and mapped to original image. The process results are shown in Figure 8(b), (c) and (d). If the aspect ratio more than 0.15 or less than 1.3, then continue to detection step, else return to scan line.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ล้างปรากฏว่ารถกับรูปแบบไบนารีเป็นรูป 8(a) ได้ แต่มีเสียงรบกวนมากบนพื้นผิวถนน เนื่องจากเอาเสียงเล็ก ขั้นตอนแรกใช้เมตริกซ์ 3 x 3 การกัดเซาะและ dilation แล้วใช้เชื่อมต่อส่วนประกอบติดฉลาก (CCL) เพื่อลบเสียงรบกวนไม่มียานพาหนะ และคำนวณเป้าหมายสุดท้ายของตำแหน่งและอัตรา และแม็ปกับภาพต้นฉบับ ผลลัพธ์กระบวนการจะแสดงในรูป 8(b), (ค) และ (d) ถ้าอัตราส่วนกว้างยาวมากกว่า 0.15 หรือน้อยกว่า 1.3 ดำเนินขั้นตอนการตรวจสอบ อื่นกลับไปสแกนบรรทัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นที่ชัดเจนว่าการปรากฏตัวของยานพาหนะท​​ี่มีภาพไบนารีดังรูปที่ 8 () แต่มีสัญญาณรบกวนจำนวนมากบนพื้นผิวถนน เนื่องจากการลบเสียงเล็ก ๆ ขั้นตอนแรกใช้เมทริกซ์ 3x3 การกัดเซาะและการขยายและจากนั้นใช้ชิ้นส่วนที่เชื่อมต่อการติดฉลาก (CCL) เพื่อลบเสียงที่ไม่ใช่ยานพาหนะและคำนวณวัตถุสุดท้ายของตำแหน่งและอัตราส่วนและแมปกับภาพต้นฉบับ ผลการดำเนินการที่มีการแสดงในรูปที่ 8 (ข) (ค) และ (ง) ถ้าอัตราส่วนกว่า 0.15 หรือน้อยกว่า 1.3 แล้วดำเนินการต่อไปยังขั้นตอนการตรวจสอบผลตอบแทนอื่นที่จะสแกนเส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นที่ชัดเจนว่า รถที่ปรากฏกับไบนารีภาพเป็นรูปที่ 8 ( ก ) แต่ก็ยังมีเสียงมากมายบนพื้นผิวถนน เนื่องจากเอาเสียงขนาดเล็ก ขั้นตอนแรกของการใช้เมทริกซ์ 3x3 และการติดฉลากส่วนประกอบ แล้วใช้เชื่อมต่อ ( ลิงก์ ) เพื่อลบเสียงรถไม่คำนวณวัตถุสุดท้ายของตำแหน่ง และอัตราส่วนกว้างยาวและแมปไปยังรูปภาพต้นฉบับผลลัพธ์ของกระบวนการ แสดงในรูปที่ 8 ( b ) , ( c ) และ ( d ) ถ้าอัตราส่วนมากกว่าเดิม หรือน้อยกว่า 1.3 แล้วต่อไป ขั้นตอนการตรวจสอบอื่นกลับไปสแกนไลน์