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OpenGL命令和例程概述
- 许多O p e n G L命令直接影响诸如点、线、多边形以及位图等O p e n G L对象的绘制。而另一些 命令，例如那些用于反走样或纹理操作的命令，主要用来控制图像如何生成。还有一些命令则 关注帧缓冲区的操作。
车牌识别
- 需要注意的地方： 使用VC++6.0做开发工具， 采用简单的SDI框架结构 ，一次处理一幅位图(有兴趣的可以作成MDI) 1）位图信息的数据是从左下往右下为一行，一行一行往上排的。 2）每行像素应该是4的倍数，不足的地方用空点补齐，读的时候注意跳过冗余点。 3）主要数据都存在Doc里面，BMP的主要数据存在一个由ImgData指向的BYTE型的内存空间（根据位图的大小，动态分配的）。 4）数据读进来以后，注意向内存中贴图，以保证刷新的效率。 5)程序执行流程 应用程序生成--》
mountain
- 三维空间中的分形插值算法 ① 在X-Y平面上绘制一个n×n的正方形网格，并对4个角点在Z方向上分别设置初始高度ha，hb，hc，hd，得到A，B，C，D这4点（如图10.3所示）。 ② 根据式hm=（ha+hb+hc+hd）/4+△，计算正方形网格中点的高度hm，其中△为一随机量，从而得到M点。 ③ 根据角点和中点以及虚拟点，计算边中点的高度，即 he=(ha+hb+hm+0)/4+△ hf=(hb+hc+hm+0)/4+△ hg=(hc+hd+hm+0)/4+△ h
plateloc
- 车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 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
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- 车牌识别系统 需要注意的地方： 使用VC++6.0做开发工具， 采用简单的SDI框架结构 ，一次处理一幅位图(有兴趣的可以作成MDI) 1）位图信息的数据是从左下往右下为一行，一行一行往上排的。 2）每行像素应该是4的倍数，不足的地方用空点补齐，读的时候注意跳过冗余点。 3）主要数据都存在Doc里面，BMP的主要数据存在一个由ImgData指向的BYTE型的内存空间（根据位图的大小，动态分配的）。 4）数据读进来以后，注意向
showHism
- 能同时显示24位图三色R、G、B的直方图-can also showed 24 Figure 3 color R, G, B Histogram
yueguang
- 分而治之方法还可以用于实现另一种完全不同的排序方法，这种排序法称为快速排序（quick sort）。在这种方法中， n 个元素被分成三段（组）：左段l e f t，右段r i g h t和中段m i d d l e。中段仅包含一个元素。左段中各元素都小于等于中段元素，右段中各元素都大于等于中段元素。因此l e f t和r i g h t中的元素可以独立排序，并且不必对l e f t和r i g h t的排序结果进行合并。m i d d l e中的元素被称为支点( p i v o t )。图1 4
CardRecognization
- 车牌识别系统 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 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。
reply_1_1007847
- 车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 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
ApplicationsOfDepth-FirstTraversal
- 1. 用ＤＦＳ判断一个无向图是否是连通图； 2. 为有向图的边分类，将它们的边分为前向边、后向边和交叉边； 3. 用ＤＦＳ和点消除求有向图的拓扑排序； 4. 判断有向图是不是强连通图，若不是，求强连通分量； 5. 判断有向图是不是半连同图； 6. 判断有向图是不是单连通图； 7. 判断无向图是不是双连通图。 通过以上编程对ＤＦＳ的应用，进一步了解ＤＦＳ的算法及它所代表的算法思想。 -1. Using DFS to test if a given undirecte
SIFT
- Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints David G. Lowe 这是一个很好的图象匹配算法（SIFT），同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。 -Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints David G. Lowe 这是一个
infraredimagedenoise
- 红外图像自适应降噪处理的的论文。该方法首先将图像分解为R，G，B颜色分量图像，对每幅图像进行小波变换。根据变换后的不同细节子图的小波系数在区域及方向上具有的不同相关性，用不同的窗口对不同细节图像系数的方差进行估计，然后对小波系数进行一种改进的阈值处理，得到结果图像。-An adaptive wavelet denoising algorithm is presented for noise rem oval of pseudo-color infrared images．
weituchuliRGBYUVxianshi
- 位图图像处理,针对像素的,提取R、G、B三个分量，并通过公式求出Y、U、V三个分量值，然后显示，对于认识和理解图像的结构有很大的帮助，我是在做视频图像处理前做的这些，若是能做好这个，那么视频图像的处理，就迎刃而解了-Bitmap image processing, for pixel, extract R, G, B three-component, and obtained through the formula Y, U, V three sub-money, then show that
G
- 彩色图从RGB空间转换到HSI空间的算法-The Colour space conversion from RGB to HSI space algorithm
G
- 计算全息图像再现图像,输入图为待再现的数字全息图(calculate holography)
AceConverter_DXF转G代码
- dxf图转G代码工件软件，dxf读取过程清晰(DXF diagram to G code workpiece software, DXF read process is clear)
beqiex
- G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 升级版,mex函数,超快(G - P algorithm to calculate the correlation of Matlab upgrade, tex-mex function, super fast)
good
- G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 (升级版,mex函数,超快) 不错的 很好(G - P algorithm to calculate the correlation of the Matlab program (updated version, tex-mex function, super fast) good is very good)
combine
- 把二值bmp图像挂网或者直接转换成矢量线段，追踪生成G代码数据。代码是标准C语言，在windows下用GCC编译执行通过，其他支持标准C语言的编译器应该也没有问题。(The binary BMP image linked to the network or directly converted into vector lines, tracking the generation of code data.)
导向图滤波
- 导向图滤波是一种图像滤波技术，通过一张引导图G，对目标图像P（输入图像）进行滤波处理，使得最后的输出图像大体上与目标图像P相似，但是纹理部分与引导图G相似。引导滤波可以用于降噪、细节平滑、HDR压缩、抠图、去雾以及联合采样等方面。