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（）。

GPCHC組合導(dǎo)航數(shù)字包中Heading表示（）。

考慮到成本問(wèn)題，目前實(shí)現(xiàn)ADAS的技術(shù)主要有（）。

外參通常在傳感器生產(chǎn)過(guò)程中固定，一般指的視覺(jué)傳感器標(biāo)定通常是內(nèi)參標(biāo)定。

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。

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。

采用單目視覺(jué)傳感器實(shí)現(xiàn)ADAS功能比較簡(jiǎn)單，只要根據(jù)目標(biāo)在圖像中的像素大小來(lái)估算目標(biāo)的距離即可。

將毫米波雷達(dá)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)時(shí)，其平移矩陣的平移量就是毫米波雷達(dá)到視覺(jué)傳感器的距離，直接利用卷尺就可以測(cè)量得到。

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。

圖像的二值化就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為（），這樣將使整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的（）。