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
上傳用戶：懶龍1988
函數模板T max(T a, T b, T c),使之實現對任何類型數，能從三個數中求出最大數返回。設計各種類型數據(char，short，long，float，double)調用此函數模板。
上傳時間： 2015-07-07
上傳用戶：時代電子小智
vhdl波形發生程序.實現4種常見波形正弦、三角、鋸齒、方波（A、B）的頻率、幅度可控輸出（方波 A的占空比也是可控的），可以存儲任意波形特征數據并能重現該波形，還可完成 各種波形的線形疊加輸出。
上傳時間： 2015-07-10
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s平面中直接形式到級聯形式的轉換 ％適合模擬濾波器的 ％C為增益系數 ％B為包含各bk的K乘3維實系數矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實系數矩陣 ％b為直接形式的分子多項式系數 ％a為直接形式的分母多項式系數
上傳時間： 2015-07-22
上傳用戶：sdq_123
直接型到級聯型的形式轉換 ％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 為直接型的分子多項式系數 ％a 為直接型的分母多項式系數 ％b0為增益系數 ％B 為包含各bk的K乘3維實系數矩陣 ％A 為包含各ak的K乘3維實系數矩陣 ％
上傳時間： 2013-12-30
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四柱漢諾塔問題的求解程序.解題思路:如a,b,c,d四柱. 要把a柱第n個盤移到目標柱子(d柱),先把上層 分兩為兩部份,上半部份移到b柱,下半部分移到c柱,再把第n盤移到 目標柱子,然后,c柱盤子再移到目標柱子,再把b柱盤子移到目標柱子. 細節地方: 上半部份移到b柱時,它的中間變量柱子是有二選一的.而下半部分 移到c柱時,它的中間變量柱子只有一個(因為一個柱子已被上半部份 占了).b,c也移到目標柱子時同理。
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：aeiouetla
一般文獻對A—B效應的分析不夠明了，作者就此問題進行了探究，力求尋求一種既省時又省力簡單明了的方法，試著用費曼的的路徑積分理論定量地分析由矢勢A和標∞勢所致的A_B效應及超導量子干涉效應、介觀體系中的A_B效應等這些前沿領域的課題。
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：372825274
This project attempts to implement a Database using B+Tree. The project has developed a DATABASE SYSTEM with lesser memory consumption. Its API includes simple SQL Statements and the output is displayed on the screen. Certain applications for which several features of existing databases like concurrency control, transaction management, security features are not enabled. B+Trees can be used as an index for factor access to the data. Help facility is provided to know the syntax of SQL Statements.
標簽： project implement developed Database
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：semi1981
高斯亞當消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用這個子過程實現高斯亞當消去法
上傳時間： 2015-08-29
上傳用戶：541657925
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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