車牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)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(yīng)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(jìn)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(jìn)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(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)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(yīng)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(jìn)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(jìn)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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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(shù)Make2DArray 為二組數(shù)組a 分配空間,然后對數(shù)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(fù)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(fā)的異常。在析構(gòu)函數(shù)中調(diào)用了程序1 - 1 4中的二維數(shù)組釋放函數(shù)D e l e t e 2 D
標(biāo)簽: 矩陣
上傳時間: 2013-12-21
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代入法的啟發(fā)示搜索 我的代碼實現(xiàn)是:按照自然語言各字母出現(xiàn)頻率的大小從高到低(已經(jīng)有人作國統(tǒng)計分析了)先生成一張字母出現(xiàn)頻率統(tǒng)計表(A)--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ,再對密文字母計算頻率,并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統(tǒng)計表(B),通過兩張表的對應(yīng)關(guān)系,不斷用A中的字母去替換B中的字母,搜索不成功時就回退,在這里回朔是一個關(guān)鍵。
上傳時間: 2015-10-24
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用遞推法產(chǎn)生正交多項式系,即求alpha[j+1]、beta[j] 入口參數(shù):m是數(shù)據(jù)點數(shù),n是擬合的最高階數(shù), float x[],float y[]是對應(yīng)縱橫坐標(biāo),出口參數(shù):a[] 是最小二乘擬合參數(shù),alpha[]、beta[]是遞推系數(shù)
上傳時間: 2014-01-19
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本書提供用J B u i l d e r開發(fā)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序、創(chuàng)建分布式應(yīng)用程序以及編寫J a v a B e a n 組件的高級資料。它包括下列幾個部分: • 第一部分是“開發(fā)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序”,它提供關(guān)于使用J b u i l d e r的D a t a E x p r e s s數(shù)據(jù) 庫體系結(jié)構(gòu)的信息,并解釋原始數(shù)據(jù)組件和類之間的相互關(guān)系,以及怎樣使用它 們來創(chuàng)建你的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序。它還解釋怎樣使用Data Modeler(數(shù)據(jù)模型器)和 Application Generator(應(yīng)用程序生成器)創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的客戶機(jī)/服務(wù)器應(yīng)用程 序。 • 第二部分是“開發(fā)分布式應(yīng)用程序”,它提供關(guān)于使用ORB Explorer、用J B u i l d e r 創(chuàng)建多級的分布應(yīng)用程序、調(diào)試分布式應(yīng)用程序、用J a v a定義C O R B A接口以及 使用s e r v l e t等的信息。 • 第三部分是“創(chuàng)建J a v a B e a n”,它解釋怎樣開發(fā)新的J a v a B e a n組件,描述在組件 開發(fā)中涉及的任務(wù), 怎樣使用B e a n s E x p r e s s創(chuàng)建新的J a v a B e a n,以及關(guān)于屬性、 事件、B e a nIn f o類和其他方面的詳細(xì)情況。
標(biāo)簽: 8226 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用程序 分
上傳時間: 2014-01-03
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實現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造;在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報文中只會出現(xiàn)如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數(shù)據(jù)信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進(jìn)行編碼,并存入目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)進(jìn)行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個字符的哈夫曼編碼。
上傳時間: 2014-11-23
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基于J2EE的物流信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 介紹了J2EE 體系結(jié)構(gòu)、Mv c模式等相關(guān)概念和技術(shù),并重點探討了 目 前比 較受歡迎的三種開源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他們的體系結(jié)構(gòu)、 特點和優(yōu)缺點。 根據(jù)J ZE E的分層結(jié)構(gòu),結(jié)合We b應(yīng)用 的特點, 將三種框架進(jìn)行組合設(shè)計, 即表現(xiàn)層用S t r ut s框架、 業(yè)務(wù)邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架,從而來構(gòu)建物流信息系統(tǒng)。這種整合框架使各 層相對獨立, 減少各層之間的禍合程度,同時加快了系統(tǒng)的開發(fā)過程,增強(qiáng)了系 統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性,初步達(dá)到了分布式物流信息系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)。 經(jīng)過以上分析,結(jié)合物流系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求,進(jìn)行了相關(guān)的實現(xiàn)。最后,系統(tǒng) 運用先進(jìn)的A ja x技術(shù)來增強(qiáng)Ui層與服務(wù)器的異步通信能力, 使用戶體驗到動態(tài) 且響應(yīng)靈 敏的桌 面級w e b應(yīng)用程序。 通過江聯(lián)公司的試運行結(jié)果,系統(tǒng)達(dá)到了 渝瞇。 并 且 對 江 聯(lián) 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實 施 計 劃 。
上傳時間: 2016-06-01
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無級 變 速 器又稱CVT( continuouslyv ariable transmission,CV T),其速比可以連續(xù)變化,使用 這種變速器,可有效地利用發(fā)動機(jī)的性能,使發(fā)動 機(jī)與傳動系得到最佳的匹配,從而提高汽車的燃 油經(jīng)濟(jì)性和動力性。無級變速器是迄今為止最理 想的變速器,它代表著當(dāng)今汽車變速器發(fā)展的水 平和方向。
標(biāo)簽: continuouslyv transmission ariable CVT
上傳時間: 2016-06-03
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求標(biāo)準(zhǔn)偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽: gt myfunction function numel
上傳時間: 2014-01-15
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