使用pso求最小化一函數(shù)
matlab程式碼，寫的非常簡(jiǎn)潔(不到100行)，且還包括了2維的圖形展示，和大家分享參考!!!
一起學(xué)習(xí)matlab和各種optimize methods
最小化：(x-15)^2+(y-20)^2
The swarm matrix is
swarm(index, [location, velocity, best position, best value], [x, y components or the value component])
Author: Wesam ELSHAMY (wesamelshamy@yahoo.com) MSc Student, Electrical Enginering Dept., Faculty of Engineering Cairo University, Egypt
標(biāo)簽：
matlab
pso
程式
上傳時(shí)間：
2013-12-18
上傳用戶：zhaiye
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。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(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。
標(biāo)簽：
1.24
256
圖像
閾值
上傳時(shí)間：
2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
