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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
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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
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)
3-6
- 利用OpenCV做的图象处理程序,希望对大家有参考作用!
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
OCR_SDK_VintaSoftTwain_ActiveX_3.6.0.3
- OCR_SDK_VintaSoftTwain ActiveX control 3.6.0.3
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
Neural-Network
- This folder contains the following sub-folders which are essential in our project: 1.Raw Data All the raw data collected from Flagstaff hill, CMU Athletic Field, and Railroad on Neville St. 2.Filter Filter to rule out signal of Channel
simplejson-3.6.3.tar
- PROYECTO DE UNFUZZY THE PROJECT IS A IMPLEMEMTATION OF LOGIC FUZZY
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)