是一个人体跟踪的VC源代码程序,有Kalman、PI等许多优秀的算法!-is a human tracking VC source code procedures, Kalman, PI and many other outstanding algorithm! Update : 2008-10-13
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Publisher : 梁志伟
基于MPI1.2.5并行环境的求PI的VC源代码,非常适合MPI初学者-MPI1.2.5 parallel environment based on the PI for the VC source code and are very suitable for beginners MPI Update : 2008-10-13
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Publisher : oewilliam
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。-positioning plates used to break pic examples directory of images, and then click the button "turn", "1", "2", "3" and "4" and "5", can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color-gt; 256-color grayscale. 2. Pretreatment : median filter. 3. Binary : an initial threshold value T A pair of images for two to be two binary images B value. T initial threshold value to determine the method is : Select threshold T = Tc- (Tc-Gmin)/3, respectively Gmin saturated and is the highest and the lowest gray value. The threshold values for different licenses are certain adaptability, to ensure that basic background was home to 0, to highlight regional licenses. 4. Weakened background interference. The images do sim Update : 2025-04-07
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Publisher : 何问宇
是一个人体跟踪的VC源代码程序,有Kalman、PI等许多优秀的算法!-is a human tracking VC source code procedures, Kalman, PI and many other outstanding algorithm! Update : 2025-04-07
Size : 703kb
Publisher : 梁志伟
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。-use when used to break pic examples directory of images, then click the buttons were "transferred" "1" and "2", "3" and "4" and "5", we can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color- Update : 2025-04-07
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Publisher : 张甲杰
计算小数点后万位以内圆周率,VC++6.0编译通过。-Calculated after the decimal point 10000 within pi, VC++ 6.0 compiler through. Update : 2025-04-07
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Publisher : sai
圆周率,非常牛的算法,能运算好几千位,可以试试,vc,gcc都可以-Pi, the very cattle algorithm performance computing for thousands, you can try, vc, gcc can Update : 2025-04-07
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Publisher : piratecap
本算法实现了圆周率PI的求解(在正方形区域内随机产生大量的均匀分布的点,落入内切圆和正方形中的随机点个数的比值乘以4,即为PI值)与求解的动态可视化过程(This algorithm is used to solve PI PI (in a square region to generate a large number of random uniform distribution, the ratio of the number of random points fall into the circle in the square is multiplied by 4, PI value) and solution of the dynamic visualization process) Update : 2025-04-07
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Publisher : instant