车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
B.Aazhang写的一篇论文，第一次提出了神经网络如何在应用多用户检测中。
上传时间： 2015-07-17
上传用户：ljmwh2000
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
Ma tla b 是当今使用最为广泛的数学软件，它具有相当强大的数值计算、数据处理、系统 分析、图形显示、甚至符号运算功能，是一个完整的数学平台，但是它不能实现端口操作和 实时控制Borland C + +Builder是一种新颖的可视化编程语言，可方便实现交互界面、数据 采集和端口操作等，但是它在数值处理分析和算法工具等方面，效率远远低于Matlab语言
上传时间： 2014-01-24
上传用户：牛津鞋
人脸检测的C/C++源代码，曾发表于 OPENCV 的 MAILING LIST，主要是对OPENCV 3.1 版本发布的代码做了一些速度上的优化，并且解决了内存泄漏的问题。这个程序所使用的 Paul Viola 提出（该论文“Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”发表在 CVPR 01）的 Ada Boosted Cascade 算法可以说是目前最好最快的目标检测算法。
上传时间： 2014-01-11
上传用户：日光微澜
设A和B是长度相同的2个字符串。A和B的距离定义为相应位置字符距离之和。2个非空格字符的距离是它们的ASCII码之差的绝对值。空格与空格的距离为0；空格与其它字符的距离为一定值k。 字符串A的扩展是在A中插入若干空格字符所产生的字符串。在字符串A和B的所有长度相同的扩展中，有一对距离最小的扩展，该距离称为字符串A和B的扩展距离。 对于给定的字符串A和B，试设计一个算法，计算其扩展距离。
上传时间： 2014-12-22
上传用户：15736969615
b样条曲线，有控制点的求法，还有用OPENGL显示算法
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上传时间： 2014-01-27
上传用户：evil
做人脸检测主要是用openvc比较方便，这是关于adaboost算法的文章，大家可以作出这篇文献的仿真。
上传时间： 2013-11-28
上传用户：小眼睛LSL
设B是一个n×n棋盘，n=2k,(k=1,2,3,…)。用分治法设计一个算法，使得：用若干个L型条块可以覆盖住B的除一个特殊方格外的所有方格。其中，一个L型条块可以覆盖3个方格。且任意两个L型条块不能重叠覆盖棋盘
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上传时间： 2013-12-16
上传用户：脚趾头
这是用matlab编写人脸检测软件，是用的adaboost算法，参考价值还是很高的
上传时间： 2014-11-24
上传用户：youlongjian0
