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recognize
- 1. define : 读取 \"参考文字&符号\" 影像文件，寻找出影像中之对象，藉由人工定义其代表之意义，储存对象影像并计算其 7项不变矩。 2. autofindout : 读取 \"辨识文章\" 影像文件，寻找出影像中之对象，储存对象影像以及其位置数据 (供辨识程序输出文字时使用) 并且计算不变矩，依位置数据由左至右，由上而下，将影像对象排序，并标定出影像对象之中心位置。 3. recognize : 将已排序之\"辨识文章\"影像对象分别对\"参考\"影
LineConnection
- 对A,B两个直线支持区域链表进行合并，并过滤其中没有保留的支持区域，计算两条直线的交叠长度，调整直线的顺序，遍历图像，按照遇到的直线顺序进行排序并编号， 调整直线的起点坐标，保证起点坐标为“从上到下，从左至右”遍历图像时先遇到的点
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- 在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对
分治算法
- 君主和殖民者们所成功运用的分而治之策略也可以运用到高效率的计算机算法的设计过程中。本章将首先介绍怎样在算法设计领域应用这一古老的策略，然后将利用这一策略解决如下问题：最小最大问题、矩阵乘法、残缺棋盘、排序、选择和一个计算几何问题——找出二维空间中距离最近的两个点。 本章给出了用来分析分而治之算法复杂性的数学方法，并通过推导最小最大问题和排序问题的复杂性下限来证明分而治-monarchy and colonialists who have successfully used the divid
SortRaw5-size
- 对raw格式图像数据进行排序，同时计算灰度值为0的像素个数，最后输出灰度值为0的像素个数以及排序结果。其中包括使用模板和未使用模板的两种类型代码。-On the raw image data format, sort, and calculate the pixel gray value of 0 the number of the final output of the pixel gray value of 0, and the number of the results. Includin