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人臉識別<b>方法</b>

  • 道理特分解法

    #include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U,L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U,L的第r行,第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; } 

    標簽: 道理特分解法

    上傳時間: 2018-05-20

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  • 安森美車規級1080P圖像傳感器AR0231手冊

    AR0231AT7C00XUEA0-DRBR(RGB濾光)安森美半導體推出采用突破性減少LED閃爍 (LFM)技術的新的230萬像素CMOS圖像傳感器樣品AR0231AT,為汽車先進駕駛輔助系統(ADAS)應用確立了一個新基準。新器件能捕獲1080p高動態范圍(HDR)視頻,還具備支持汽車安全完整性等級B(ASIL B)的特性。LFM技術(專利申請中)消除交通信號燈和汽車LED照明的高頻LED閃爍,令交通信號閱讀算法能于所有光照條件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光學格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素陣列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半導體的DR-Pix?技術,提供雙轉換增益以在所有光照條件下提升性能。它以線性、HDR或LFM模式捕獲圖像,并提供模式間的幀到幀情境切換。 AR0231AT提供達4重曝光的HDR,以出色的噪聲性能捕獲超過120dB的動態范圍。AR0231AT能同步支持多個攝相機,以易于在汽車應用中實現多個傳感器節點,和通過一個簡單的雙線串行接口實現用戶可編程性。它還有多個數據接口,包括MIPI(移動產業處理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它關鍵特性還包括可選自動化或用戶控制的黑電平控制,支持擴頻時鐘輸入和提供多色濾波陣列選擇。封裝和現狀:AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封裝,現提供工程樣品。工作溫度范圍為-40℃至105℃(環境溫度),將完全通過AEC-Q100認證。

    標簽: 圖像傳感器

    上傳時間: 2022-06-27

    上傳用戶:XuVshu

  • 用匯編編寫的河內塔程序 將第一柱a上n-1個盤借助第二柱c移到第三柱b 把a上剩下的一個盤移到c 將n-1個盤從b借助a移到第三柱c 這三步是圖示河內塔的根本方法 功能一:自己動手移動河內塔 先按左右

    用匯編編寫的河內塔程序 將第一柱a上n-1個盤借助第二柱c移到第三柱b 把a上剩下的一個盤移到c 將n-1個盤從b借助a移到第三柱c 這三步是圖示河內塔的根本方法 功能一:自己動手移動河內塔 先按左右鍵選擇要移的盤,按箭頭上鍵確定 再按左右鍵移到要的盤 如此,再根據河內塔的規則確定較好的次數step2 功能二:圖示河內塔移動過程 根據河內塔的基本方法,確定圖象,按任意鍵選下一步,(開始時輸入level)

    標簽: 匯編 編寫 程序 移動

    上傳時間: 2015-01-10

    上傳用戶:chenbhdt

  • 本系統采用A. 系統需求分析報告(設計方法/數據流圖/數據字典) B. 數據庫的信息要求報告(E—R圖及關系數據模型) C. 數據庫的操作和應用要求報告(模塊結構圖<概念結構設計及邏輯結構設計&

    本系統采用A. 系統需求分析報告(設計方法/數據流圖/數據字典) B. 數據庫的信息要求報告(E—R圖及關系數據模型) C. 數據庫的操作和應用要求報告(模塊結構圖<概念結構設計及邏輯結構設計>) D. 調試中出現的問題及解決方法(物理設計,調試及運行,維護) E. 訪問數據庫的方式(ODBC,

    標簽: A. B. C. 報告

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:日光微瀾

  • 提出了一種基于樣本的分級檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運動矢 量的時空分布特性以進一步縮小結果

    提出了一種基于樣本的分級檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運動矢 量的時空分布特性以進一步縮小結果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗證檢索結果.試驗結果表明,本方法 所需計算量較小,且可保證較高的檢索精度.

    標簽: dct_dc_size tomography MPEG

    上傳時間: 2013-12-30

    上傳用戶:獨孤求源

  • 計算機控制技術.了解步進電機控制的基本原理; b.掌握控制步進電機轉動的編程方法。

    計算機控制技術.了解步進電機控制的基本原理; b.掌握控制步進電機轉動的編程方法。

    標簽: 計算機 控制技術 控制 步進電機控制

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:咔樂塢

  • 生產排程計劃的一份源碼.JAVA.B/S結構的。希望對一部分人有幫助

    生產排程計劃的一份源碼.JAVA.B/S結構的。希望對一部分人有幫助

    標簽: JAVA 源碼

    上傳時間: 2015-08-30

    上傳用戶:小草123

  • 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-G

    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: Gmax-G 1.24 Gmax 閾值

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:songrui

  • 回溯(b a c k t r a c k i n g)是一種系統地搜索問題解答的方法。為了實現回溯

    回溯(b a c k t r a c k i n g)是一種系統地搜索問題解答的方法。為了實現回溯,首先需要為問題定義一個解空間( solution space),這個空間必須至少包含問題的一個解(可能是最優的)。在迷宮老鼠問題中,我們可以定義一個包含從入口到出口的所有路徑的解空間;在具有n 個對象的0 / 1背包問題中(見1 . 4節和2 . 2節),解空間的一個合理選擇是2n 個長度為n 的0 / 1向量的集合,這個集合表示了將0或1分配給x的所有可能方法。當n= 3時,解空間為{ ( 0 , 0 , 0 ),( 0 , 1 , 0 ),( 0 , 0 , 1 ),( 1 , 0 , 0 ),( 0 , 1 , 1 ),( 1 , 0 , 1 ),( 1 , 1 , 0 ),( 1 , 1 , 1 ) }。

    標簽: 搜索

    上傳時間: 2014-01-17

    上傳用戶:jhksyghr

  • PWM控制電機,用PWM控制電機,熟悉定時器Timer A/B的編程方法。用Timer A作為脈寬調制信號產生的定時器.了一個函數F_Pwm(int a,int b) 用于PWM設置

    PWM控制電機,用PWM控制電機,熟悉定時器Timer A/B的編程方法。用Timer A作為脈寬調制信號產生的定時器.了一個函數F_Pwm(int a,int b) 用于PWM設置,傳入兩個參數第一個用于頻率設置,第二個用于占空比設置。

    標簽: PWM Timer int F_Pwm

    上傳時間: 2015-10-10

    上傳用戶:athjac

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