車牌定位－－－VC++源代碼程序 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。
上傳時間： 2013-11-26
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inside the c++ object model.深入c++對象模型。鼎鼎大名的Stanley B. Lippman 寫的。搞c++編程的能不看嗎？
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：佳期如夢
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。
上傳時間： 2014-01-08
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一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果 public override double computeR2() 計算相關系數（決定系數），系數越接近1，數據越滿足該模型。
標簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時間： 2015-11-25
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雙曲線回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意！該模型要求a與b的值要大于0！使用該模型時應注意驗證這個限制條件。我在實現模型時未加入任何出錯流程控制。X不能為0。 方程模型為 public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果。 public override double computeR2()
標簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時間： 2014-11-30
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對數回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果。 public override double computeR2() 計算相關系數（決定系數），系數越接近1，數據越滿足該模型。
標簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時間： 2014-01-23
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電網月度（年度）檢修計劃圖示化智能分析 技術報告。系統設計了通過B/S模型IE瀏覽器登陸系統網站上報檢修計劃，二級單位主任直接通過網頁審批檢修計劃，實現了上報計劃流程的網絡化。
上傳時間： 2014-10-31
上傳用戶：zaizaibang
給出Henon的模型x(i+1)=1+y(i)-a*x(i)^2 y(i+1)=b*x(i)
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：徐孺
基于換乘次數優先的公交路線選擇模型 2007年B題論文
上傳時間： 2016-10-03
上傳用戶：weixiao99
停車誘導系統中車位預測模型的研究 摘 要 研究城市停車誘導系統的停車車位占有率預測問題。首先提出墓于B P神經網絡的車位占有預測模型， 同時將自適應 學習速率調整法和加入動量項方法用于改善基本B P神經網絡， 優化了學習速率， 減少了訓練過程的震蕩趨勢， 改善了網絡的收效 隆。以此為基礎實現了停車位的智能預測 0最后， 進行了多種方法比對實驗
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：GavinNeko
