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检测<b>功能</b>

  • 本系统采用B/S模式:与传统的C/S模式相比

    本系统采用B/S模式:与传统的C/S模式相比,B/S结构把处理功能全部移植到了服务器端,用户的请求通过浏览器发出,无论是使用和数据库维护上都比传统模式更加经济方便。而且使维护任务层次化:管理员负责服务器硬件日常管理和维护,系统维护人员负责后台数据库数据更新维护。

    标签: 模式

    上传时间: 2013-12-11

    上传用户:yzhl1988

  • b+樹源碼

    b+樹源碼,b+樹結構,刪除,插入,等值搜索,範圍搜索等功能

    标签:

    上传时间: 2015-03-23

    上传用户:tianjinfan

  •  一个用JSP写的基于了B/S的图书馆管理系统

     一个用JSP写的基于了B/S的图书馆管理系统,实现了网上预约,图书查询检索等功能。

    标签: JSP 图书馆 管理系统

    上传时间: 2014-12-21

    上传用户:王小奇

  • 基于b/s的酒店管理系统asp源码

    基于b/s的酒店管理系统asp源码,大家免费下载,功能还行,就是有一些小bug

    标签: asp 管理系统 源码

    上传时间: 2014-01-02

    上传用户:qlpqlq

  • 对应做b/s开发的程序员来说

    对应做b/s开发的程序员来说,eWebEdit这个名字肯定不会陌生吧,这个是其最新版本(ASP)的超文本编辑器,功能强大到有些恐怖,强烈推荐使用

    标签: 程序员

    上传时间: 2014-11-30

    上传用户:cuibaigao

  • 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

    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。

    标签: 1.24 256 图像 阈值

    上传时间: 2013-11-26

    上传用户:懒龙1988

  • B.Aazhang写的一篇论文

    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。

    标签: Aazhang 论文

    上传时间: 2015-07-17

    上传用户:ljmwh2000

  • java做的基于b/s的图书管理信息系统

    java做的基于b/s的图书管理信息系统,功能全面,适合研究研究,下下来看吧,不会后悔的

    标签: java 图书管理 信息系统

    上传时间: 2015-08-08

    上传用户:lacsx

  • b+tree树的java实现。 是一个框架

    b+tree树的java实现。 是一个框架, 可以往里加新的东西, 实现复杂的功能

    标签: tree java

    上传时间: 2015-08-20

    上传用户:84425894

  • 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-G

    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。

    标签: Gmax-G 1.24 Gmax 阈值

    上传时间: 2014-01-08

    上传用户:songrui