最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來(lái)求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)，作實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來(lái)達(dá)成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項(xiàng)式作為近似函數(shù)，除了多項(xiàng)式之外，指數(shù)、對(duì)數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計(jì)算原理，請(qǐng)參閱市面上的數(shù)值分析書(shū)籍
標(biāo)簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時(shí)間： 2015-06-21
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車(chē)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?？紤]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(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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Rational Robot使用﹕如何在GUI腳本中添加數(shù)據(jù)池。
上傳時(shí)間： 2014-01-07
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Visual J++ 6.0中讀取圖像的灰度與進(jìn)行灰度變換。
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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矩陣中的每一個(gè)元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點(diǎn)的灰度值，即亮度值。 由于g (i, j)代表該點(diǎn)圖像的光強(qiáng)度（亮度），而光是能量的一種形式，故g (i, j)必須大于零，且為有限值，即： 0＜=g (i, j)＜2n。 用g (i, j)的數(shù)值來(lái)表示(i, j)位置點(diǎn)上灰度級(jí)值的大小，即只反映了黑白灰度的關(guān)系。 數(shù)字化采樣一般是按正方形點(diǎn)陣取樣的，
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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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(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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Otsu-最大類(lèi)間方差Matlab代碼 最大類(lèi)間方差法原理：最大類(lèi)間方差法是由日本學(xué)者大津于1979年提出的,是一種自適應(yīng)的閾值確定的方法,又叫大津法,簡(jiǎn)稱OTSU。它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標(biāo)2 部分。背景和目標(biāo)之間的類(lèi)間方差 ％ 大,說(shuō)明構(gòu)成圖像的2 部分的差別越大,當(dāng)部分目標(biāo)錯(cuò)分為背景或部分背景錯(cuò)分為目標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致2 部 ％ 分差別變小。
標(biāo)簽： Matlab Otsu 1979 OTSU
上傳時(shí)間： 2015-09-05
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本軟件針對(duì)“百度貼吧”而設(shè)計(jì)。可以自定義多個(gè)要想發(fā)送的貼子,從而在貼吧各個(gè)版塊進(jìn)行群發(fā)。超強(qiáng)的帖子搜索功能，想怎么發(fā)就怎么發(fā)。為廣大宣傳自己網(wǎng)站和產(chǎn)品的用戶提供了一種非常便捷的宣傳方式,使他人在短期時(shí)間內(nèi)迅速擴(kuò)大自己的知名度。本軟件無(wú)任何插件，下載既可運(yùn)行。
上傳時(shí)間： 2015-10-08
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OTSU方法計(jì)算圖像二值化的自適應(yīng)閾值。OTSU 算法可以說(shuō)是自適應(yīng)計(jì)算單閾值（用來(lái)轉(zhuǎn)換灰度圖像為二值圖像）的簡(jiǎn)單高效方法
上傳時(shí)間： 2015-10-22
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一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)頁(yè)面,用jsp寫(xiě)成。希望給點(diǎn)意見(jiàn)
標(biāo)簽： jsp
上傳時(shí)間： 2013-12-14
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