求解網絡中的最短路徑。假設某個計算機網絡有n個站點,依次編號為1,2,…,n;有的站點之間有直接的線路連接(即這兩個站點之間沒有其它站點),有的站點之間沒有直接的線路連接。如果用三元組(i,j,f)來表示該網絡中的站點I和站點j之間有直接的線路連接且它們之間的距離為f 當已知該網絡各站點之間的直接連接情況由m個三元組(i1,j1,f1),(i2,j2,f2),…,(im,jm,fm)確定時,要求計算出對于網絡中任意一個站點g(1≤g≤n)到其余各站點的最短距離。
標簽:
網絡
最短路徑
站點
計算機網絡
上傳時間:
2013-12-27
上傳用戶:asdkin
考察例1 4 - 8中的1 4個點。A中的最近點對為(b,h),其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點對為
(f, j),其距離為0 . 3,因此= 0 . 3。當考察
是否存在第三類點時,除d, g, i, l, m 以外
的點均被淘汰,因為它們距分割線x= 1的
距離≥ 。RA ={d, i, m},RB= {g, l},由
于d 和m 的比較區中沒有點,只需考察i
即可。i 的比較區中僅含點l。計算i 和l
的距離,發現它小于,因此(i, l) 是最近
標簽:
上傳時間:
2013-12-03
上傳用戶:66666
使用說明
使用時打開此例題目錄下pic中的圖片,然后依次單擊按鈕“轉”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以實現精確的車牌定位。
具體步驟
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。
標簽:
pic
使用說明
目錄
上傳時間:
2014-01-17
上傳用戶:851197153