In this paper we focus on adaptivel

In this paper we focus on adaptively thresholding images from a live video stream. In order to maintain real-time
performance, the thresholding algorithm must be limited to a small constant number of iterations through each
image. Thresholding is often a sub-task that makes up part of a larger process. For instance in augmented reality,
input images must be segmented to locate known markers in the scene that are used to dynamically establish the
pose of the camera. A simple and fast adaptive thresholding technique is therefore an important tool.

Kết quả (Việt) 1:

Trong bài này chúng tôi tập trung vào một cách điều hợp thresholding hình ảnh từ một luồng video trực tiếp. Để duy trì thời gian thựchiệu suất, thuật toán thresholding phải là giới hạn đối với một số lặp đi lặp lại thông qua mỗi ít liên tụchình ảnh. Thresholding thường là một nhiệm vụ phụ tạo nên một phần của một quá trình lớn hơn. Ví dụ trong tăng cường thực tế,đầu vào hình ảnh phải được phân đoạn để xác định vị trí dấu hiệu nổi tiếng trong cảnh được sử dụng để tự động thiết lập cáctư thế của máy ảnh. Một kỹ thuật đơn giản và nhanh chóng thích nghi thresholding do đó là một công cụ quan trọng.

Kết quả (Việt) 2:

Trong bài báo này, chúng tôi tập trung vào adaptively ngưỡng hình ảnh từ một video sống. Để duy trì thời gian thực
hiệu suất, các thuật toán ngưỡng phải được giới hạn trong một số không đổi nhỏ lặp qua từng
hình ảnh. Ngưỡng thường là một nhiệm vụ phụ mà làm nên một phần của một quá trình lớn hơn. Ví dụ trong thực tế tăng cường,
hình ảnh đầu vào phải được phân đoạn để xác định vị trí các dấu hiệu nổi tiếng trong làng được sử dụng để tự động thiết lập các
tư thế của máy ảnh. Do đó, một kỹ thuật ngưỡng thích nghi nhanh và đơn giản là một công cụ quan trọng.