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Description: it contains many classic Test Problems for Unconstrained Optimization such as camel6,treccani,goldstein,branin,
shubert1,Ackley,dejong,dejong1,dejong2,
dpower,rastrigin,Griewangk,Schwefel,
rosenbrock2 and step.
the package have the contour and mesh figures of these problem.
it also give m files of these problems,and
you can easily get your view of figures.-it contains many classic for Test Problems Unconstrained Optimization such as camel6. treccani, goldstein, branin, shubert1, Ackley. dejong, dejong1, dejong2, dpower, rastrigin. Griewangk, Schwefel. rosenbrock2 and step. the package have the cont our mesh and figures of these problem. it also gi ve m files of these problems. and you can easily get your view of figures.
Platform: |
Size: 2516992 |
Author: 宏姬 |
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Description: 很好的车牌识别代码 。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,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。
5.用自定义模板进行中值滤波
区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。
6.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。
7.区域裁剪,截取车牌图像。
Platform: |
Size: 2737152 |
Author: 李峥嵘 |
Hits:
Description: 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,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。
5.用自定义模板进行中值滤波
区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。
6.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。
7.区域裁剪,截取车牌图像。
Platform: |
Size: 748544 |
Author: 王盛世 |
Hits:
Description: 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,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。
5.用自定义模板进行中值滤波
区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。
6.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。
7.区域裁剪,截取车牌图像。-err
Platform: |
Size: 2741248 |
Author: 肖伟 |
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Description: 详细表述了分数阶傅立叶变换的离散实现，将现有的算法进行比较。-In this note we make a critical comparison of some matlab programs for the digital computation of the
fractional Fourier transform that are freely available and we describe our own implementation that lters
the best out of the existing ones. Two types of transforms are considered: First the fast approximate
fractional Fourier transform algorithm for which two algorithms are available. The method is described
in H.M. Ozaktas, M.A. Kutay, and G. Bozdagi. Digital computation of the fractional Fourier transform.
IEEE Trans. Signal Process., 44:2141{2150, 1996. There are two implementations: one is written by
A.M. Kutay the other is part of package written by J. O Neill. Secondly the discrete fractional Fourier
transform algorithm described in the master thesis C . Candan. The discrete fractional Fourier transform,
Bilkent Univ., 1998 and an algorithm described by S.C. Pei, M.H. Yeh, and C.C Tseng: Digital fractional
Fourier transform based on orthogonal projections IEEE Trans.
Platform: |
Size: 443392 |
Author: cancmm |
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Description: 本程序用于提取图像库的gist特征，matlab编写，有test文件-This procedure is used to extract the gist features of the image library, matlab prepared a test file
Platform: |
Size: 756736 |
Author: liqun |
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Description: 用于求解组稀疏的matlab代码，可以设置系数为非负。也可以设置分组是否为重叠。-This is a solver for
(1) group-sparse basis pursuit model:
minimize sum_i w_i*||x_{gi}||_2
subject to Ax = b,
x >= 0 (optional),
Platform: |
Size: 30720 |
Author: kate |
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