一個基于C++的數字圖像處理的灰度處理源代碼，方便大家分享
上傳時間： 2013-07-22
上傳用戶：sc965382896
采用鎖相環技術設計了一種穩定、低噪聲的C波段頻率源。建立了鎖相環的相位噪聲模型并分析影響相位噪聲的因素，進行了鎖相環低通濾波器的設計。利用軟件對環路的穩定性和相位噪聲進行仿真，相位裕度在45°以上，環路工作穩定，且具有較好的相位噪聲特性
上傳時間： 2014-12-23
上傳用戶：吾學吾舞
模糊C-均值聚類算法是一種無監督圖像分割技術，但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響，可能收斂到局部最優解的缺點。提出了一種粒子群優化與模糊C-均值聚類相結合的圖像分割算法，根據粒子群優化算法強大的全局搜索能力，有效地避免了傳統的FCM對隨機初始值的敏感，容易陷入局部最優的缺點。實驗表明，該算法加快了收斂速度，提高了圖像的分割精度。
上傳時間： 2013-10-25
上傳用戶：llandlu
排序是計算機程序設計中一項經常發生的操作，排序算法的研究有其重要的理論及應用意義。文中就幾種排序算法的思想，C語言例程以及時間復雜度進行了分析講解，并指出幾種排序算法的適用情況。
上傳時間： 2013-11-18
上傳用戶：shaoyun666
微電腦型單相交流集合式電表（單相二線系統） 特點： 精確度0.25%滿刻度±1位數 可同時量測與顯示交流電壓,電流,頻率,瓦特,(功率因數/視在功率) 交流電壓,電流,瓦特皆為真正有效值(TRMS) 交流電流,瓦特之小數點可任意設定 瓦特單位W或KW可任意設定 CT比可任意設定(1至999) 輸入與輸出絕緣耐壓 2仟伏特/1分鐘( 突波測試強度4仟伏特(1.2x50us) 數位RS-485界面 (Optional) 主要規格： 精確度: 0.1% F.S.±1 digit (Frequency) 0.25% F.S.±1 digit(ACA,ACV,Watt,VA) 0.25% F.S. ±0.25o(Power Factor) (-.300~+.300) 輸入負載: <0.2VA (Voltage) <0.2VA (Current) 最大過載能力: Current related input: 3 x rated continuous 10 x rated 30 sec. 25 x rated 3sec. 50 x rated 1sec. Voltage related input: maximum 2 x rated continuous 過載顯示: "doFL" 顯示值范圍: 0~600.0V(Voltage) 0~999.9Hz(Frequency)(<20% for voltage input) 0~19999 digit adjustable(Current,Watt,VA) 取樣時間: 2 cycles/sec. RS-485通訊位址: "01"-"FF" RS-485傳輸速度: 19200/9600/4800/2400 selective RS-485通信協議: Modbus RTU mode 溫度系數: 100ppm/℃ (0-50℃) 顯示幕: Red high efficiency LEDs high 10.16 mm(0.4") 參數設定方式: Touch switches 記憶型式: Non-volatile E²PROM memory 絕緣抗阻: >100Mohm with 500V DC 絕緣耐壓能力: 2KVac/1 min. (input/output/power) 1600 Vdc (input/output) 突波測試: ANSI c37.90a/1974,DIN-IEC 255-4 impulse voltage 4KV(1.2x50us) 使用環境條件: 0-50℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001
上傳時間： 2015-01-03
上傳用戶：幾何公差
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?？紤]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
一個用于復雜網絡研究中計算網絡靜態參數（度分布，簇系數等）的c程序（其中的數據是具體的可換成其他的數據）。很簡單但是對于做復雜網絡研究的卻很有啟發的哦。
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：無聊來刷下
本算法的基本功能是用C＋＋語言實現了APRIORI算法，用戶可以先選擇要進行的操作。然后再輸入支持度和置信度，就可得到挖掘的結果。 輸出的結果主要包括兩個部分。 1．輸出所有的頻繁項集。 2．輸出所有的產生的規則。 算法還能夠輸出初始的事務集合，并且可以輸出產生的中間結果。
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：wpwpwlxwlx
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
C語言圖像處理寶典,擁有非常詳細的c圖像處理：二值化，灰度變換，噪聲消除，微分運算，投影量計算，黑區域處理，特征提取，圖像間的運算，幾何變換
上傳時間： 2015-09-17
上傳用戶：qw12
