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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--》
一维条形码打印系统
- 条形码的生成原理: 条形码的第一数据部分是由 7个数字形成的,其形成的方法详述如下: n 首先使用 产生和 匹配的字母码,该字母码有6个字母组成,字母限于A和B。产生字母码的列表如下 字母码 0 AAA 1 AABABB 2 AABBAB 3 AABBBA 4 ABAABB 5 ABBAAB 6 ABBBAA 7 ABABAB 8 ABABBA 9 ABBABA 表一 映射表 n 将 和 产生的字母码按位进行搭配,来产
200561555616250020000
- 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
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。
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- 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
detect_vc++_
- 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
chepaishibie
- 车牌识别源码 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)
车牌定位
- 车牌定位 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
车牌定位
- 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定的适应性,能够保证背景基本
2D-LDA
- 2维线性判别进行人脸识别的程序,很不错!采用ORL人脸库,取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像,其余作为测试图像,进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵,降序排列后,取前d(d=2,4,6,……,20)个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵,对训练集合测试集进行特征重建,最后采用最近邻分类器。附有实验的结果。-code for face recognition based 2D-LDA,the performance is nice!
matlab-6
- 数字图形处理实验例题 造成图像退化的原因很多,大致可分为以下几个方面: (1)射线辐射、大气湍流等造成的照片畸变。 (2)模拟图像数字化的过程中,由于会损失部分细节,造成图像质量下降。 (3)镜头聚焦不准产生的散焦模糊。 (4)成像系统中始终存在的噪声干扰。 (5)拍摄时,相机与景物之间的相对运动产生的运动模糊。 (6)底片感光、图像显示时会造成记录显示失真。 (7)成像系统的像差、非线性畸变、有限带宽等造成的图像失真。 (8) 携带遥感仪器的飞行
carcarddetect
- 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
chepaishibie
- 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
digital
- 数字识别, 可识别BMP图像. 支持0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 -digtal analyse. Only support bmp format.
libsvm-2.9
- SVM是一种比较新比较流行的算法,常常用在分类问题和回归问题上。 SVM方法的VC实现,libsvm源码-SVM is a relatively new algorithm is more popular, often used in classification and regression issues. SVM method VC implementation, libsvm source
3DFaceRecognitionBasedon3DLBPandKernelDiscriminant
- 二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核享,1剐分析(KDA)相结合的三维人脸识剐方法.采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA 作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGC v2.0中2003春季采集的三维人脸库进行实验.实验结果表明,该 方法在每人2个训练样本时,识别率为91.8%,而PCA和3DLBP的识别率分别为60.4%和78.3%;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98.4%,而PCA和3D
Labqiuzhi
- (1) 设置运算符栈和操作数栈辅助分析算符优先关系; (2) 在读入字符序列时,完成运算符和操作数的处理,以及相应运算; (3) 在识别处运算数的同时,要将其字符序列形式转化成 float 型数据形式; (4) 输入的字符序列中,操作数不一定是一位数,可能是多位数,如 16+32 ; (6) 在程序中会用到两类栈:操作数栈和运算符栈,分别为 float 型数据和字符型数据, 思考在同一个程序中如何处理两类不同的数据类型? -(1) set operator op
6
- 1.按要求设计实现能识别上述文法所表示语言的语法分析器,并要求输出全部分析过程; 2.要求详细描述所选分析方法针对上述文法的分析表构造过程; 3.完成对所设计语法分析器的功能测试,并给出测试数据和实验结果; 4.为增加程序可读性,请在程序中进行适当注释说明; -1. Designed and implemented as required to recognize that the grammar of the language parser, and called out al
PutOut(Version-6.0)
- 能够阅读TXT小说,且不能被老板发现的最好工具。具有的功能 1,能够在屏幕的任一位置打开TXT文档,并且只显示一行。 2,当TXT文档被关闭后,下一次可以选择继续上次的接着看。 3,可以隐藏界面,且可以在任何时候隐藏所阅读的内容。 4,隐藏和显示所阅读内容切换自如。-You can use this tool to read TXT file or TXT novel while you do not want this to be found by your boss. 1
jTessBoxEditor-1.6
- 这款开源的平台,可以进行数字,英文的识别,汉语的识别需要加入汉语模块到library库中,汉字的识别率和图像的清晰度有关。(tesseract-ocr-setup-3.02.02.zip)