在SamSung2440開發(fā)板上wince.net系統(tǒng)下，利用標(biāo)準(zhǔn)的imgdecmp.dll接口，實(shí)現(xiàn)了jpeg.bmp.gif.png等圖片的顯示，在armv4i環(huán)境下絕對可用
標(biāo)簽： SamSung wince 2440 net
上傳時(shí)間： 2017-06-08
上傳用戶：JasonC
樣板 B 樹 ( B - tree ) 規(guī)則 : (1) 每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)元素個(gè)數(shù)在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節(jié)點(diǎn)元素個(gè)數(shù)為 [1,2*MIN] (2) 節(jié)點(diǎn)內(nèi)元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的指標(biāo)個(gè)數(shù)為元素個(gè)數(shù)加一 (4) 第 i 個(gè)指標(biāo)所指向的子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的所有元素值皆小於父節(jié)點(diǎn)的第 i 個(gè)元素 (5) B 樹內(nèi)的所有末端節(jié)點(diǎn)深度一樣
上傳時(shí)間： 2017-05-14
上傳用戶：日光微瀾
費(fèi)諾編碼的步驟: A 將概率按從大到小的順序排列 B 按編碼進(jìn)制數(shù)將概率分組，使每組概率和盡可能接近或相等。 C 給每組分配一位碼元 D 將每一分組再按同樣原則劃分，重復(fù)b和c，直到概率不再可分為止
標(biāo)簽： 編碼 概率 分組 進(jìn)制數(shù)
上傳時(shí)間： 2016-06-24
上傳用戶：xinyuzhiqiwuwu
~{JGR 8vQ IzWwR5SC5D2V?bD#DbO5M3~} ~{3v?b~} ~{Hk?b~} ~{2iQ/5H9&D\~} ~{?IRTWw@)3d~} ~{TZ~}JDK1.4.2~{OBM(9}~}
上傳時(shí)間： 2015-02-22
上傳用戶：ommshaggar
Windows 95 系統(tǒng)程式設(shè)計(jì)大奧秘書籍源碼
標(biāo)簽： Windows 95 系統(tǒng) 程式
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：yt1993410
Matt Pietrek 著的《Windows 95 System Programming SECRETS》(中文譯名:《Windows 95 系統(tǒng)程式設(shè)計(jì)大奧秘》)中的第8章，專門介紹WINDOWS的PE文件格式，非常有價(jià)值，這個(gè)是由這章單獨(dú)整理出來的。
標(biāo)簽： Windows Programming Pietrek SECRETS
上傳時(shí)間： 2015-03-17
上傳用戶：日光微瀾
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(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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
本程式為使用Verilog語言寫控制DRAM的控制模塊, 可以簡易的控制DRAM IC, 本程式已經(jīng)過系統(tǒng)驗(yàn)證.
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：tzl1975
b to b 模式 電子商務(wù)系統(tǒng) ，c# 開發(fā) , B/S結(jié)構(gòu)
標(biāo)簽： to 模式 電子商務(wù)系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶：hanli8870
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(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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
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