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ExhCAD_1_01a_Final
- 《管状换热器计算机辅助设计系统ExhCAD绘图系统(版本:1.01a Final)》为自由软件，采用增量软件开发模型，并用UML对软件进行 建模，以便更新。 该版本只是对换热器的最简单的形式做出设计，而且程序在计算 (包括设计、校核两部分，其中校核部分未编)、绘图过程中都作了简 化，虽然采用了参数化绘图，并能进行简单的数据管理，但没有考虑 换热器的插入件、安装(待编)等因素的影响，特别是在绘图中用 Automatuion技术绘制了管子部分,并对一些常
democrab
- 简单的图象处理,包括图象读取,二值化图象,祛除燥声,-simple image processing, including image access, two binary images, eliminate the dry acoustic, etc.
车牌定位
- 车牌定位系统是进行车牌自动识别的重要一部分能正确的获得整个图象的车牌部分 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
imagechange
- 人家做的简单的图像处理 接花敬佛 主要功能有卷积。边缘检测-People to do simple image processing access the main functions of flowers convolution. Edge Detection
FaceDetectioninCSharp
- 近年来，面部识别技术已经备受关注，其研究已迅速，因为它有许多在计算机视觉通讯和控制系统，自动存取的应用潜力。特别是，人脸检测是一种面部识别作为自动人脸识别第一步的重要组成部分。 然而，人脸检测并不简单，因为它需要用到许多技术，如构成变化（前，非前），闭塞，形象定位，照明条件和面部表情的变化-In recent years, face recognition technology has been concern that its research has rapidly because it
ImageProcessingTools
- 照片处理 是用visual studio 2005做的 数据库是Access 简单实用！
Visual_CPP6.0
- 关于位图处理，一些位图信息的获取以及图像的简单处理。-About bitmap processing, bitmap information access and simple image processing.
libsvm-2.9
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软
fangwen
- 该源码实现对位图数据的访问，main()函数中，将读入的图像数据左下角1/4部分置成黑色并存盘，其他对位图的简单处理也可参考该源码，如实现反色，则改变所附的值即可。-Realize the source of the of bitmap data access, main () function in the lower left corner of the image data read 1/4 part set to black and archiving, and the other on
EmbossColander
- C#从动画方式生成图片的浮雕效果，一个图像浮雕处理的简单例子。程序将依次访问每个像素的RGB值，获取相邻两个像素的R、G、B值，计算与左上角像素的RGB分量之差，67：控制图片的最低灰度，128：常量，更改这两个值会得到不同的效果。-C# generated from animated picture embossed effect, a simple example of a relief image processing. The program will access the RGB va
Matlab_STCv0
- 时空上下文视觉跟踪（STC）算法的解读与代码复现 该论文提出一种简单却非常有效的视觉跟踪方法。更迷人的一点是，它速度很快，原作者实现的Matlab代码在i7的电脑上达到350fps。 该论文的关键点是对时空上下文（Spatio-Temporal Context）信息的利用。主要思想是通过贝叶斯框架对要跟踪的目标和它的局部上下文区域的时空关系进行建模，得到目标和其周围区域低级特征的统计相关性。然后综合这一时空关系和生物视觉系统上的focus of attention特性来评估新的一