最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍
標簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時間： 2015-06-21
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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
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Rational Robot使用﹕如何在GUI腳本中添加數據池。
上傳時間： 2014-01-07
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Visual J++ 6.0中讀取圖像的灰度與進行灰度變換。
上傳時間： 2013-12-24
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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
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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
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Otsu-最大類間方差Matlab代碼 最大類間方差法原理：最大類間方差法是由日本學者大津于1979年提出的,是一種自適應的閾值確定的方法,又叫大津法,簡稱OTSU。它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標2 部分。背景和目標之間的類間方差 ％ 大,說明構成圖像的2 部分的差別越大,當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標都會導致2 部 ％ 分差別變小。
上傳時間： 2015-09-05
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本軟件針對“百度貼吧”而設計。可以自定義多個要想發送的貼子,從而在貼吧各個版塊進行群發。超強的帖子搜索功能，想怎么發就怎么發。為廣大宣傳自己網站和產品的用戶提供了一種非常便捷的宣傳方式,使他人在短期時間內迅速擴大自己的知名度。本軟件無任何插件，下載既可運行。
上傳時間： 2015-10-08
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OTSU方法計算圖像二值化的自適應閾值。OTSU 算法可以說是自適應計算單閾值（用來轉換灰度圖像為二值圖像）的簡單高效方法
上傳時間： 2015-10-22
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一個數據庫頁面,用jsp寫成。希望給點意見
標簽： jsp
上傳時間： 2013-12-14
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