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(gè)初始閾值T對(duì)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(duì)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(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(huì)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?？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(duì)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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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介紹一個(gè)基于U S B 2 . 0 接口和D S P 的高速數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)的工作原理設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)該高速數(shù)據(jù) 采集處理系統(tǒng)采用TI 公司的TMS320C6000 數(shù)字信號(hào)處理器和Cypress 公司的USB2.0 接口芯片可 以實(shí)現(xiàn)高速采集和實(shí)時(shí)處理有著廣泛的應(yīng)用前景
標(biāo)簽： Cypress C6000 320C 6000
上傳時(shí)間： 2013-11-27
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％直接型到并聯(lián)型的轉(zhuǎn)換 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當(dāng)b的長(zhǎng)度大于a時(shí)的多項(xiàng)式部分 ％B為包含各bk的K乘2維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％b為直接型分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a為直接型分母多項(xiàng)式系數(shù) ％
上傳時(shí)間： 2014-01-20
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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(gè)初始閾值T對(duì)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(duì)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(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(huì)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?？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(duì)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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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設(shè)A和B是長(zhǎng)度相同的2個(gè)字符串。A和B的距離定義為相應(yīng)位置字符距離之和。2個(gè)非空格字符的距離是它們的ASCII碼之差的絕對(duì)值?？崭衽c空格的距離為0；空格與其它字符的距離為一定值k。 字符串A的擴(kuò)展是在A中插入若干空格字符所產(chǎn)生的字符串。在字符串A和B的所有長(zhǎng)度相同的擴(kuò)展中，有一對(duì)距離最小的擴(kuò)展，該距離稱為字符串A和B的擴(kuò)展距離。 對(duì)于給定的字符串A和B，試設(shè)計(jì)一個(gè)算法，計(jì)算其擴(kuò)展距離。
標(biāo)簽： ASCII 字符 字符串 長(zhǎng)度
上傳時(shí)間： 2014-12-22
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LCD DRIVER AF-128 B
上傳時(shí)間： 2014-12-22
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區(qū)域增長(zhǎng)的算法實(shí)現(xiàn): 1)根據(jù)圖像的不同應(yīng)用選擇一個(gè)或一組種 子,它或者是最亮或最暗的點(diǎn),或者是位 于點(diǎn)簇中心的點(diǎn) 2...通過(guò)像素集合的區(qū)域增長(zhǎng) 算法實(shí)現(xiàn): 區(qū)域A 區(qū)域B 種子像素增長(zhǎng).3)增長(zhǎng)的規(guī)則 4) 結(jié)束條件.
上傳時(shí)間： 2015-09-30
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1.大型稀疏線性方程組的求解 A*X=b 。 2. 一維數(shù)組冒泡法排序算法 4.矩陣求逆 5. 改進(jìn)的牛頓算法——弦割法
上傳時(shí)間： 2015-10-29
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文法如下: (1)S->aAcBe (2)A->b (3)A->Ab (4)B->d 關(guān)於lr0的語(yǔ)法分析
上傳時(shí)間： 2015-11-22
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一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數(shù)存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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