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(qū)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(qū)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(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
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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(qū)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(qū)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(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
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電網(wǎng)月度（年度）檢修計劃圖示化智能分析 技術(shù)報告。系統(tǒng)設(shè)計了通過B/S模型IE瀏覽器登陸系統(tǒng)網(wǎng)站上報檢修計劃，二級單位主任直接通過網(wǎng)頁審批檢修計劃，實現(xiàn)了上報計劃流程的網(wǎng)絡化。
上傳時間： 2014-10-31
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中B-樹經(jīng)典算法的可視化執(zhí)行程序
標簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 可視化 樹 算法
上傳時間： 2016-03-17
上傳用戶：windwolf2000
B樹的實現(xiàn)以及圖形化顯示，實現(xiàn)B樹的插入、刪除、顯示
上傳時間： 2016-06-11
上傳用戶：李夢晗
b樹實現(xiàn)源碼,linux和unix下運行,速度快,極好用
上傳時間： 2016-07-20
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關(guān)于PIC16F877溫度在線檢測 B包含LCD初始化,顯示功能
上傳時間： 2016-07-26
上傳用戶：hfmm633
包含了msp430單片機上的ADC、定時器A、定時器B、基礎(chǔ)時鐘、看門狗的初始化及中斷程序。基本示例程序
上傳時間： 2017-05-28
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便攜式B型超聲診斷儀具有無創(chuàng)傷、簡便易行、相對價廉等優(yōu)勢，在臨床中越來越得到廣泛的應用。它將超聲波技術(shù)、微電子技術(shù)、計算機技術(shù)、機械設(shè)計與制造及生物醫(yī)學工程等技術(shù)融合在一起。開展該課題的研究對提高臨床診斷能力和促進我國醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。 便攜式B型超聲診斷儀由人機交互系統(tǒng)、探頭、成像系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)構(gòu)成。其基本工作過程是：首先人機交互系統(tǒng)接收到用戶通過鍵盤或鼠標發(fā)出的命令，然后成像系統(tǒng)根據(jù)命令控制探頭發(fā)射超聲波，并對回波信號處理、合成圖像，最后通過顯示系統(tǒng)完成圖像的顯示。 成像系統(tǒng)作為便攜式B型超聲診斷儀的核心對圖像質(zhì)量有決定性影響，但以前研制的便攜式B型超聲診斷儀的成像系統(tǒng)在三個方面存在不足：第一、采用的是單片機控制步進電機，控制精度不高，導致成像系統(tǒng)采樣不精確；第二、采用的數(shù)字掃描變換算法太粗糙，影響超聲圖像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列單片機，測量速度太慢，同時也不便于系統(tǒng)升級和擴展。 針對以上不足，提出了基于FPGA的B型超聲成像系統(tǒng)解決方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片實現(xiàn)了步進電機步距角的細分，使電機旋轉(zhuǎn)更勻速，提高了采樣精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA內(nèi)實現(xiàn)數(shù)字掃描變換，提高了圖像分辨率；人機交互系統(tǒng)采用S3C2410-AL作為CPU，改善了測量速度和系統(tǒng)的擴展性。 通過對系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計、制作，軟件的編寫、調(diào)試，結(jié)果表明，本文所設(shè)計的便攜式B型超聲成像系統(tǒng)圖像分辨率高、測量速度快、體積小、操作方便。本文所設(shè)計的便攜式B型超聲診斷儀可在野外作業(yè)和搶險（諸如地震、抗洪）中發(fā)揮作用，同時也可在鄉(xiāng)村診所中完成對相關(guān)疾病的診斷工作。
上傳時間： 2013-05-18
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