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?？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
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
上傳用戶：lunshaomo
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
當(dāng)手指或筆觸摸屏幕時(shí)，平常相互絕緣的兩層導(dǎo)電層就在觸摸 點(diǎn)位置有了一個(gè)接觸，因其中一面導(dǎo)電層接通X軸方向的5V均勻電壓場(chǎng)(圖a) ，使得檢測(cè)層的電壓由零變?yōu)榉橇悖刂破鱾蓽y(cè)到這個(gè)接通后，進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換 ，并將得到的電壓值與5V相比即可得觸摸點(diǎn)的X軸坐標(biāo)為（原點(diǎn)在靠近接地點(diǎn) 的那端）：Xi=Lx＊Vi / V（即分壓原理）同理得出Y軸的坐標(biāo)，這就是所有電 阻技術(shù)觸摸屏共同的最基本原理。
標(biāo)簽： 觸摸屏
上傳時(shí)間： 2013-11-29
上傳用戶：黑漆漆
本實(shí)驗(yàn)利用PS/2接口實(shí)現(xiàn)了與鼠標(biāo)通信，并將鼠標(biāo)的按鍵信息通過(guò)D6，D7，D8，D9 來(lái)直觀的放映，其中D6，D7代表鼠標(biāo)右鍵的狀態(tài)，當(dāng)鼠標(biāo)右鍵沒有按下時(shí)，D6，D7兩 個(gè)燈都不亮，當(dāng)鼠標(biāo)右鍵有按下時(shí)，D6，D7兩個(gè)燈同時(shí)點(diǎn)亮。與此相同，D8，D9則代 表鼠標(biāo)左鍵的狀態(tài)。而鼠標(biāo)的移動(dòng)狀態(tài)，我們是通過(guò)七段數(shù)碼管來(lái)表示，低兩位的數(shù) 碼管表示X軸的移動(dòng)點(diǎn)數(shù)，高兩位的數(shù)碼表示Y軸的移動(dòng)點(diǎn)數(shù)。
標(biāo)簽： PS 實(shí)驗(yàn) 接口 鼠標(biāo)
上傳時(shí)間： 2015-10-12
上傳用戶：xiaoyunyun
精簡(jiǎn)指令cpu，用verilog編寫，詳細(xì)的教程
上傳時(shí)間： 2015-12-30
上傳用戶：zmy123
有兩個(gè)，一個(gè)用VHDL編寫的I2C，一個(gè)Verilog hdl語(yǔ)言編寫的
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2014-12-21
上傳用戶：李夢(mèng)晗
使用說(shuō)明 使用時(shí)打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉(zhuǎn)”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實(shí)現(xiàn)精確的車牌定位。 具體步驟 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。
標(biāo)簽： pic 使用說(shuō)明 目錄
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：851197153
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，用于單因素時(shí)間 序列的預(yù)測(cè),采用了單步與多步相結(jié)合預(yù)測(cè) 說(shuō)明： 采用GA(浮點(diǎn)編碼)優(yōu)化NN的初始權(quán)值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 優(yōu)化權(quán)值
標(biāo)簽： ga_bp_predict cpp 程序 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-02-18
上傳用戶：冇尾飛鉈
（1） 實(shí)現(xiàn)一個(gè)Point類，該類包含表示坐標(biāo)的兩個(gè)int型變量x、y，構(gòu)造方法Point()和Point(int xx, int yy),返回x值和y值的int getX()和int getY()方法，計(jì)算兩點(diǎn)間距離的double distance(Point)方法。其中計(jì)算平方根用Math.sqrt()方法。 （2） 實(shí)現(xiàn)一個(gè)Circle類，該類包含表示圓心的Point型變量center，表示半徑的int radius變量，以及構(gòu)造方法Circle()、Circle(int xx,int yy,int r)、Circle(Point c,int r)，返回周長(zhǎng)和面積的int perimeter()、double area()方法，返回兩個(gè)圓是否為同一個(gè)圓（返回0）、同心圓（返回1）、相交的圓（返回2）、分離的圓（返回3）、包含的圓（返回4）等關(guān)系的int relation(Circle c)等方法。PI值可以用Math.PI常量。 （3） 實(shí)現(xiàn)測(cè)試上述兩個(gè)類的ClassTest類。該類在main方法中分別創(chuàng)建若干個(gè)Point對(duì)象和Circle對(duì)象，并調(diào)用相關(guān)方法，輸出方法的返回值，驗(yàn)證其正確性。 （4） 將Point類、Circle類和主類的包名分別調(diào)整為p1、p2、p3，并重新運(yùn)行，驗(yàn)證是否運(yùn)行正確。
標(biāo)簽： Point
上傳時(shí)間： 2014-11-25
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