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(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)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)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
s平面中直接形式到級(jí)聯(lián)形式的轉(zhuǎn)換 ％適合模擬濾波器的 ％C為增益系數(shù) ％B為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％b為直接形式的分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a為直接形式的分母多項(xiàng)式系數(shù)
標(biāo)簽： 系數(shù) 3維 矩陣 級(jí)聯(lián)
上傳時(shí)間： 2015-07-22
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％直接型到并聯(lián)型的轉(zhuǎn)換 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當(dāng)b的長(zhǎng)度大于a時(shí)的多項(xiàng)式部分 ％B為包含各bk的K乘2維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％b為直接型分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a為直接型分母多項(xiàng)式系數(shù) ％
上傳時(shí)間： 2014-01-20
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直接型到級(jí)聯(lián)型的形式轉(zhuǎn)換 ％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 為直接型的分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a 為直接型的分母多項(xiàng)式系數(shù) ％b0為增益系數(shù) ％B 為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A 為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％
標(biāo)簽： 系數(shù) dir cas 多項(xiàng)式
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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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)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)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
區(qū)域增長(zhǎng)的算法實(shí)現(xiàn): 1)根據(jù)圖像的不同應(yīng)用選擇一個(gè)或一組種 子,它或者是最亮或最暗的點(diǎn),或者是位 于點(diǎn)簇中心的點(diǎn) 2...通過(guò)像素集合的區(qū)域增長(zhǎng) 算法實(shí)現(xiàn): 區(qū)域A 區(qū)域B 種子像素增長(zhǎng).3)增長(zhǎng)的規(guī)則 4) 結(jié)束條件.
上傳時(shí)間： 2015-09-30
上傳用戶：wcl168881111111
基于B/S模式高校科研系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究,基于B／S模式的高校科 研管理信息系統(tǒng)采用3層體系結(jié)構(gòu)，利用ASP技術(shù)和SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)加以設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
標(biāo)簽： 模式 S模式 層體系結(jié)構(gòu) 科研
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：ma1301115706
一.設(shè)計(jì)要求 1.道路有A.B兩路,一般情況A.B均有車時(shí),兩路各放行10S. 2.紅綠燈轉(zhuǎn)換必須經(jīng)過(guò)4秒黃燈閃爍. 3.若兩路均無(wú)車則保持原狀. 4.若一路通行無(wú)阻10秒后,另一路無(wú)車,則繼續(xù)放行此路,直到另一路有車. 5.若有緊急車輛通過(guò)兩路均無(wú)紅燈4秒,阻止一般車輛通過(guò),讓緊急車輛通過(guò)6.在數(shù)碼管顯示各路通行的標(biāo)志和剩余時(shí)間.
上傳時(shí)間： 2015-12-25
上傳用戶：siguazgb
第一章 有關(guān)數(shù)論的算法 1.1最大公約數(shù)與最小公倍數(shù) 1.2有關(guān)素?cái)?shù)的算法 1.3方程ax+by=c的整數(shù)解及應(yīng)用 1.4 求a^b mod n 第二章 高精度計(jì)算 2.1高精度加法 2.2高精度減法 2.3高精度乘法 2.4 高精度除法 練習(xí) 第三章 排列與組合 3.1加法原理與乘法原理 練習(xí) 3. 2 排列與組合的概念與計(jì)算公式 練習(xí) 3.3排列與組合的產(chǎn)生算法 練習(xí) 第四章 計(jì)算幾何 4.1 基礎(chǔ)知識(shí) 4.2 線段的相交判斷 4.3尋找凸包算法 練習(xí) 第五章 其它數(shù)學(xué)知識(shí)及算法 5.1 鴿巢原理 5.2 容斥原理及應(yīng)用 5.3 常見(jiàn)遞推關(guān)系及應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2016-01-05
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梯形公式計(jì)算面積近似值:In=Tn=h/2(f(a)+f(b)) 變長(zhǎng)梯形面積:T2n=Tn/2+h/2∑f(Xk+h/2) 辛普生面積:I2n=(4T2n-Tn)/3
上傳時(shí)間： 2016-01-06
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