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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--》
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
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
open3dgis_v0.1.tar
- Open 3D GIS Project - Version 0.1 (09/17/2005) 1. SUMMARY The Open 3D GIS is a Open Source project (released under GNU GPL) with the main goal to make a simple way to display 3D objects from a Geodatabase on the Web. visit:
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
stabbing
- 给定n维空间中的m个非空点集S1，…，Sm，如果直线L与每个点集均有公共点，则称L为这m个点集的一条直线穿越（line transversal 或 stabbing line）。同样，如果线段K（本文中的线段均指闭线段，且包括单点集）与每个点集均有公共点，则称K为这m个点集的一条线段穿越（segment transversal 或 stabbing line segment）。穿越的概念是海莱定理（Helly’s theorem）的延伸，它的存在性等问题一直是计算几何中海莱类定理（Helly-t
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
EasyBMPtoAVI_0.54_console-source
- EasyBMPtoAVI is a simple, easy-to-use, cross-platform utility for creating an avi movie file from a series of windows bitmap (BMP) images. Some features: 1) Support for reading all bit-depths supported by EasyBMP. At the present time,
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
sift-1.1.1_20070330_win
- Rob Hess C implementation of SIFT that uses OpenCV. It allows for pretty detailed parameter tweaking (e.g. histogram size, DoG thresholds, etc.) If you need flexibility, this is pretty good.
sift-1.1.1_20071108_win
- Rob Hess C implementation of SIFT that uses OpenCV. It allows for pretty detailed parameter tweaking (e.g. histogram size, DoG thresholds, etc.) If you need flexibility, this is pretty good. sift-1.1.1_20071108_win 修改了前面版本的几个地方
二次B样条曲线的绘制
- 从用c语言编出程序要用文件输入数据。 绘制二次B样条曲线的表达式： P(0,2)(t)=P0*G(0,2)(t)+P1*G(1,2)(t)+P2*G(2,2)(t) 0<=t<=1-from using language out to document procedures with the input data. Drawing II B-spline curves of expression : P (0,2) (t) = P0 * G (0,2) (t) * G P1 (1,2
2003010296_大作业1
- a CRect rc(x - 12, y - 12, x + 12, y + 12) pDC->Ellipse(&rc) str1.Format( \"%d\",j ) pDC->SetTextColor(RGB(255,0,0)) pDC->DrawText(str1,&rc,DT_CENTER DT_VCENTER DT_SINGLELINE) PaintArrow(pDC,RGB(255,0,0),G.vexs[prev[j]].x,G.vexs[p
geos-3.1.1
- GIS地图开发过程中用来计算各种几何图形的源码库，开发地图导航，测量等项目十分有用。-GIS map development process used to calculate the geometry of the source of various libraries, the development of map navigation, surveying and other very useful item.
ArcGIS_SLD_Converter_Code_1.2.2.1
- 將ArcGIS MXD設計樣式轉換SLD，只能用在運行中的ArcGIS，版本為英文及西班牙文-Translate ArcGIS Mxd in session to a OGC SLD File.
gwt-maps-1.0.4
- 这是利用Java在Google平台下开发Google map的程序提供的资料。-This is the use of Java in the Google platform, the procedures developed under the Google map to provide information.
1
- 车牌定位 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 具体步骤 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。
第1章
- 不同颜色空间下的人脸图像分割，彩色图像处理中有许多彩色空间坐标系，最常见的是RGB空间。其余的还有HSV空间、YCrCb空间、YIQ空间和YUV空间等，这些都可以从RGB空间转换而来。在大多数情况下，图像信息是以RGB的颜色体系保存，然而在人脸肤色分析中，由于RGB颜色的R、G、B三个颜色分量都包含亮度信息，存在极强的相关性，一般不适合肤色处理。所以一般情况下在进行肤色区域检测之前，要将RGB颜色体系转换到其他颜色体系中，而不直接利用RGB彩色空间。(There are many color s