這是一份適合初學(xué)者參考的C語言學(xué)習(xí)手冊(cè),作者以工程師寫程式時(shí)所需具備的程式技巧作為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)有志於成為程式設(shè)計(jì)師的人會(huì)有相當(dāng)?shù)膸椭?/p>
上傳時(shí)間： 2014-07-20
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適合初學(xué)者學(xué)習(xí)使用與學(xué)習(xí)的範(fàn)例.包含範(fàn)圍. 1.RPG行走模式 2.npc置放方法. 3.外部地圖的讀入方式.使用-字串-讀入. 4.物件化的邊界判斷！ 5.超簡(jiǎn)潔邊界與碰撞偵測(cè) 使物件化產(chǎn)生的npc依然保有邊界判斷的能力而不是只仰賴主程式的碰撞偵測(cè). 此亦為完整使用物件的概念.故易於學(xué)習(xí). 使用game api支援！ 故延伸性非常高～ 請(qǐng)使用sun J2ME Wireless Toolkit運(yùn)行 （直接將本資料夾置入Wireless Toolkit裡的apps資料夾即可）
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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altera Quartus II FSM使用 可設(shè)定時(shí)間波形，手動(dòng)調(diào)整波形頻率。 (含電路)
標(biāo)簽： Quartus altera FSM II
上傳時(shí)間： 2016-02-13
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提出了一種快速準(zhǔn)確車輛牌照的分割方法。首先利用形態(tài)學(xué)算子獲取車牌的候選區(qū)域，剔除較小的和較大的區(qū)域；對(duì)保留的候選區(qū)域利用Trajkovic算法獲取角點(diǎn)；最后對(duì)檢測(cè)后的結(jié)果聚類，從而分割出包含車牌區(qū)域的子圖像。
標(biāo)簽： 分割方法 形態(tài)學(xué) 車牌
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：hwl453472107
摘 要 該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過求取最大模糊熵準(zhǔn)則下，灰度均值直方圖的最佳模糊劃分 參數(shù)來確定兩個(gè)模糊集 和 ，圖像分割閾值即選取為兩個(gè)模糊集的交點(diǎn)。該算法用 的模糊熵定義適應(yīng)度函數(shù)， . / 01234 采用改進(jìn)的遺傳算法尋求最佳模糊參數(shù)。該文對(duì)遺傳算法的改進(jìn)包括，給出了縮短染色體碼長(zhǎng)的編碼方法和性能良好的 改進(jìn)的單點(diǎn)交叉算子和均勻變異算子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的分割效果與二維模糊熵算法接近，而計(jì)算時(shí)間還沒有用 到二維模糊熵算法的一半。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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基于歸一化互相關(guān)系數(shù)的算法在模板匹配和特征跟蹤中運(yùn)用十分廣泛,但缺點(diǎn)是其計(jì)算量很大. 為此提出了一種在 空間域利用盒形基簡(jiǎn)化互相關(guān)的快速算法,在不修改歸一化互相關(guān)匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組正交盒形基張成 的子空間上的投影取代原圖像來進(jìn)行互相關(guān)計(jì)算,以降低圖像精度來縮減計(jì)算復(fù)雜度. 實(shí)驗(yàn)說明,當(dāng)搜索窗口大小較小時(shí),此 快速算法計(jì)算量明顯小于傳統(tǒng)的頻域快速歸一化互相關(guān)算法. 關(guān)鍵詞:模板匹配歸一化互相關(guān)系數(shù)子空間分解盒形基
上傳時(shí)間： 2016-06-02
上傳用戶：gxrui1991
文章提出了一種基于Sobel算子和網(wǎng)格的二尺度彩色圖像邊緣檢測(cè)方法.該方法將圖像劃分成預(yù)先設(shè)定大小的網(wǎng)格，在兩個(gè)尺度上對(duì)圖像進(jìn)行分析，完成圖像的邊緣檢測(cè)。首先用Sobel算子求得圖像邊緣，依據(jù)網(wǎng)格內(nèi)含有邊緣像素的數(shù)目以及連通情況將不同的網(wǎng)格分別處理。 然后以網(wǎng)格為數(shù)據(jù)單元，在較大尺度上運(yùn)用Sobel算子得到圖像邊緣。最后通過設(shè)定數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)和使用形態(tài)學(xué)的方法合并兩次計(jì)算邊緣的結(jié)果。該方法充分考慮到了圖像當(dāng)中可能出現(xiàn)的各種復(fù)雜情況，從兩個(gè)尺度分割圖像，彌補(bǔ)了單一方法的不足，提高了分割的正確率。
標(biāo)簽： Sobel 網(wǎng)格 尺度 圖像
上傳時(shí)間： 2013-12-05
上傳用戶：hxy200501
基于Sobel算子.該方法將圖像劃分成預(yù)先設(shè)定大小的網(wǎng)格，在兩個(gè)尺度上對(duì)圖像進(jìn)行分析，完成圖像的邊緣檢測(cè)。首先用Sobel算子求得圖像邊緣，依據(jù)網(wǎng)格內(nèi)含有邊緣像素的數(shù)目以及連通情況將不同的網(wǎng)格分別處理。 然后以網(wǎng)格為數(shù)據(jù)單元，在較大尺度上運(yùn)用Sobel算子得到圖像邊緣。最后通過設(shè)定數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)和使用形態(tài)學(xué)的方法合并兩次計(jì)算邊緣的結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2014-09-08
上傳用戶：四只眼
在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們?cè)谠O(shè)定SVM分類器的參數(shù)C的取值範(fàn)圍. 例如:若畫出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時(shí)採用的參數(shù)值可以取在較大的範(fàn)圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
上傳時(shí)間： 2016-08-19
上傳用戶：sy_jiadeyi
此工具書是一般常用的到的數(shù)學(xué)工具書，內(nèi)容詳細(xì)介紹matlab指令的各種用法，從基本的概述、初探matlab、二維平面繪圖、三維立體繪圖、數(shù)值運(yùn)算與其它應(yīng)用、影像顯示與讀寫、動(dòng)畫製作、握把式圖形與GUI、GUIDEGUI設(shè)計(jì)環(huán)境、矩陣的處理與運(yùn)算、字元與字串、多維陣列、異質(zhì)陣列、結(jié)植陣列、稀疏矩陣、matlab的運(yùn)算元、m檔案、程式流程控制、程式除錯(cuò)、檔案輸出及輸入、程式計(jì)時(shí)、程式碼與記憶、應(yīng)用程式介面、線性代數(shù)、多項(xiàng)式的處理、一般數(shù)學(xué)函數(shù)、內(nèi)插法、曲線擬合與迴圈、常微分方程式…等，是非常好用的工具書。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2016-08-24
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