<pre id="gi4i6"></pre> <pre id="gi4i6"></pre> 遠志網絡還原大師算號器的源碼，看了就明白很粗糙的算法但畢竟能用。
上傳時間： 2015-07-02
上傳用戶：Yukiseop
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
一個很好用的控件，也很實用在網絡上找了很入才找到的哦，希望大家不要錯過哦!
標簽： 控件
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：tyler
數值分析中的歐拉算法 本文建立在數值分析的理論基礎上，能夠在Matlab環境中運行，給出了理論分析、程序清單以及計算結果。更重要的是，還有詳細的對算法的框圖說明。首先運用Romberg積分方法對給出定積分進行積分，然後對得到的結果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項式和Newton插值多項式，再運用最小二乘法的思想求出擬合多項式，最後對這些不同類型多項式進行比較，找出它們各自的優劣。
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：yoleeson
矩陣中的每一個元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點的灰度值，即亮度值。 由于g (i, j)代表該點圖像的光強度（亮度），而光是能量的一種形式，故g (i, j)必須大于零，且為有限值，即： 0＜=g (i, j)＜2n。 用g (i, j)的數值來表示(i, j)位置點上灰度級值的大小，即只反映了黑白灰度的關系。 數字化采樣一般是按正方形點陣取樣的，
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：lunshaomo
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
1．細胞邊緣檢測 （1） 原理： Soble算子邊緣檢測---Soble微分算子是一種奇數大小（3×3）的模板下的全方向微分算子。Soble濾波器進行處理的結果，在視覺上只能感覺到該微分算子所提取 出的細節輪廓相對明顯一些。 Laplacian算子邊緣檢測---用Laplacian二階微分算子所提取出的細節多，說明二階算子早對圖像細節有很強的敏感性。
上傳時間： 2015-09-06
上傳用戶：weixiao99
matlab算最短路徑的算法，很好用大家可以試一試
上傳時間： 2015-09-28
上傳用戶：skfreeman
算符優先 根據形式化算法，編制程序實現一個算符優先分析器，能對常見的算術表達式語句進行分析。 要求實現以下功能： 1) 組織算術表達式的輸入； 2) 組織算符優先關系表或者優先函數的輸入； 3) 若輸入的符號串是一個算術表達式語句，則輸出一個分析樹骨架（既每一步規約用到的最左素短語），否則輸出一個錯誤信息。
標簽： 算法
上傳時間： 2015-10-02
上傳用戶：asddsd
鄰接矩陣類的根是A d j a c e n c y W D i g r a p h，因此從這個類開始。程序1 2 - 1給出了類的描述。程 序中，先用程序1 - 1 3中函數Make2DArray 為二組數組a 分配空間，然后對數組a 初始化，以描述 一個n 頂點、沒有邊的圖的鄰接矩陣，其復雜性為( n2 )。該代碼沒有捕獲可能由M a k e 2 D A r r a y 引發的異常。在析構函數中調用了程序1 - 1 4中的二維數組釋放函數D e l e t e 2 D
標簽： 矩陣
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：lanjisu111
