字元辨識(shí)系統(tǒng)-利用二元化之後利用類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路系統(tǒng)來(lái)辨識(shí)字原碼
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶(hù)：waizhang
這是使用vb來(lái)模擬資料結(jié)構(gòu)中有名的老鼠走迷官程式。小老鼠會(huì)記錄所走過(guò)的路。自動(dòng)找到出口。
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶(hù)：youlongjian0
LVDS技術(shù)： 低電壓差分訊號(hào)(LVDS)在對(duì)訊號(hào)完整性、低抖動(dòng)及共模特性要求較高的系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。本文針對(duì)LVDS與其他幾種介面標(biāo)準(zhǔn)之間的連接，對(duì)幾種典型的LVDS介面電路進(jìn)行了討論
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶(hù)：stvnash
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。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： 2013-11-26
上傳用戶(hù)：懶龍1988
自適應(yīng)遺傳算法之C語(yǔ)言版本,自適應(yīng)遺傳算法之C語(yǔ)言版本
上傳時(shí)間： 2015-08-15
上傳用戶(hù)：duoshen1989
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
上傳用戶(hù)：songrui
這是一個(gè)自適應(yīng)矢量化算法（VQ）源程序。用于人工智能算法
上傳時(shí)間： 2015-09-12
上傳用戶(hù)：athjac
3D投票系統(tǒng),利用C＃開(kāi)發(fā)，是學(xué)習(xí)的好東東喲
上傳時(shí)間： 2015-09-18
上傳用戶(hù)：www240697738
Linux操作系統(tǒng)下C語(yǔ)言編程入門(mén)，基礎(chǔ)Linux下寫(xiě)C程式
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶(hù)：啊颯颯大師的
這是一個(gè)自動(dòng)的testing program, 用於VA用送，非常好用，非常爽的。
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶(hù)：csgcd001
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