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搜索资源列表

  1. everything

  2. Everything:速度最快的文件搜索工具 转载善用佳软，本人用的时候都是用alt+F快捷键的，这个需要到选项设置一下，检索速度太快，占用内存平时7MB左右，不能检索文件内容，仅文件名。可以开启http或ftp服务，用来共享文件还是不错的，毕竟校网传输速度不错，方便 Everything是速度最快的文件搜索软件。其速度之快令人震惊，百G硬盘几十万个文件，可以在几秒钟之内完成索引；文件名搜索瞬间呈现结果。它小巧免费，支持中文，支持正则表达式，可以通过HTTP或FTP分享搜索结果。如果不满意Wi

  3. 所属分类：FTP

    • 发布日期：2010-04-25
    • 文件大小：313344
    • 提供者：wwxx0602

  1. 具有倾斜矫正功能的车牌定位和字符分割算法研究

  2. 一般来说，整个车牌识别系统分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大部 分。本文在现有研究算法的理论基础上，详细阐明了在Visual C ++平台下，采集到的图 像经过灰度化、二值化、边缘检测、中值滤波等一系列预处理过程；在车牌定位模块中， 本文在采用了边缘检测和二值化方法的基础上，利用灰度跳变的特点，检测到车牌的上下 边界，然后在此基础上，利用垂直投影法检测车牌的左右边界。至此，车牌完全定位出来； 在车牌图像的倾斜矫正模块中， 本文通过对图像左右半边目标像素平均高度的统计来进行 倾斜的调

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-05-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yangyudian

  1. ExtOpenCV SDK 1.4

  2. 1、增加了轮廓平滑函数ecvSmoothContour，支持对轮廓数据进行均值和中值平滑滤波，有利于轮廓的后续应用。 2、增加搜寻直线轨迹上灰度跳变的函数ecvLineBorder，使图像特征的定位能适应更为复杂的背景。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-06-23
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：yaojiema

  1. 车牌检测代码

  2. 通过sobel边缘检测形态学处理确定车牌预选区域后，通过灰度跳变确定最终车牌区域，可以对一个文件夹里图像进行批处理，只是要在代码中修改相应文件夹位置，代码优化后还可以进一步提高检测率。在VC++6.0中实现，需要使用opencv视觉库。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-08-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：pinghappy96

  1. BC-380-8A 恒压型多功能RGB控制器

  2. 此款多功能LED RGB控制器是升级版的DIY LED控制器, 加入自定义编程功能，用户通过按键，几秒钟就能编辑出自己喜欢的色彩变化模式，它可用于控制四线三回路（共阳极）LED灯的RGB颜色变化。 它有12种内置模式，6种自定义模式，各种模式可随意切换跳变、渐变、频闪三种类型, 让你的灯光变化更加丰富多彩。 功能与特点： 1、自动适应 DC5V-36V 工作电压范围内的 LED 灯具。 2、带21个按键的IR无线遥控，最远遥控距离10米。 3、12种内置模式，6种自定义模式，各种模式可随意切换

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2014-05-16
    • 文件大小：1024000
    • 提供者：baidu_15455693

  1. 基于索引表的图像细化程序有详细注解

  2. // XiHua.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // //基于索引表的图像细化算法 //#include "stdafx.h" #include "highgui.h" #include "cv.h"//包含cvCreateStructuringElementEx();颜色空间转换函数cvCvtColor()需要 //#include "cxcore.h" //#pragma comment(lib, "opencv_core249.lib")//opencv_core249.li

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-01-31
    • 文件大小：13312
    • 提供者：u010659718

  1. 图像锐化处理

  2. 补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-11-14
    • 文件大小：47104
    • 提供者：myworkhahaha

  1. Lyvers基于空间矩的亚像素边缘检测原文

  2. 一种有效的几何矩方法,利用六个矩模板得到灰度跳变高度,背景灰度级,像素中心到边缘的距离与角度,使边缘定位达到亚像素级.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：q1994911

  1. 基于差分方程预测模型的自动聚焦算法

  2. 基于差分方程预测模型的自动聚焦算法，有需要的可以看看272 计算机应用与软件 2015年 2若方程式(3)有两个相同的实根则其解为 前所在区域。若为散焦区跳至步骤二;若为聚焦区使用爬山 x()(p)=C×r1+C2×p×r (1)算法进行峰值搜索。 考虑到初始情况下p=1p=2时可得到方程式(12)和方 步骤二增加步长为2采集新的聚焦值洲断聚焦值的的 程式(13) 变化星确定当前所在区域。若为散焦区使用差分方程预测模 (1)=C1×r1+C2×1 (12)型预测搜索方向跳至步骤三。若为聚焦区使用

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2019-10-06
    • 文件大小：290816
    • 提供者：qq_38081300

  1. 2009年下半年系统架构设计师考试下午真题与答案

  2. 系统架构设计师考试下午真 题。 阅读以下软件架构设计的问题，在答题纸上回答问题 1 和问题 2。 某软件开发公司欲为某电子商务企业开发一个在线交易平台， 支持客户完成网上购物活动中 的在线交易。在系统开发之初，企业对该平台提出了如下要求........本题主要结合实际案例,考査实现各种质量属性的策略。 (1)在线交易平台必须在1s内完成客户的交易请求。该要求主要对应性能,可以采用的架 构设计策略有增加计算资源、改善资源需求(减少计算复杂度等)、资源管理(并发、数据 复制等)和资源调度(先进先出

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-03-23
    • 文件大小：640000
    • 提供者：james558855xyz

  1. 车牌自动识别技术的研究与实现_朱信忠.caj

  2. 论文仅供学习参考使用。 车牌图像区域的定位。介绍了区域定位算法可能用到的传统图像处理技术如灰度转换、灰度拉伸、灰度均衡修正、边缘检测等‚并综合运用Prewit和Canny算子进行二值化边缘探测采用相邻象素灰度值相减和中值滤波来消弱背景噪声干扰;接着根据白色跳变点分布图用矩形匹配法实现粗定位求得车牌的大致位置;再根据条件搜索上下边缘根据长宽比信息搜索左右边缘扩展后进行车牌的准确定位裁剪。 阐述了车牌图像的倾斜校正、统一车牌图像背景色的方法以及如何根据经验规则 法去除车牌上下边框和铆钉进而反旋转去毛

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：olivia_ye

  1. 提高飞思小车程序之一（跳转的艺术）[原]

  2. 为了提高图像处理（特别是边缘检测）算法的效率，在循环处理中一旦找到灰度跳变就设定好标志位，然后返回，而不会继续在循环中苦苦搜索。因为目的已经达到了，已经找到该找的东西，不必把CPU浪费在循环中。下面WJ介绍几种实现的方法，供同学们参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-31
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38595528

  1. 一种基于颜色和灰度跳变的车牌定位方法

  2. 一种基于颜色和灰度跳变的车牌定位方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：809984
    • 提供者：weixin_38679045

  1. 基于聚类的“图像分割”案例——K-means聚类算法

  2. 图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 1. 应用 1.1. 在机车检验领域，可以应用到轮毂裂纹图像的分割，及时发现裂纹，保证行车安全。 1.2. 在生物医学工程方面，对肝脏CT图像进行分割，为临床治疗和病理学研究提供帮助。 2. 图像分割常用方法 2.1. 阈值分割 ：对图像灰度值进行度量，设置不同类别的阈值，达到分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38588854

  1. keras做CNN的训练误差loss的下降操作

  2. 采用二值判断如果确认是噪声，用该点上面一个灰度进行替换。 噪声点处理：对原点周围的八个点进行扫描，比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时，此点为噪点 。 处理后的文件大小只有原文件小的三分之一，前后的图片内容肉眼几乎无法察觉。 但是这样处理后图片放入CNN中在其他条件不变的情况下，模型loss无法下降，二分类图片，loss一直在8-9之间。准确率维持在0.5,同时，测试集的训练误差持续下降，但是准确率也在0.5徘徊。大概真是需要误差，让优化方法从局部最优跳出来。 使用的activation

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38565818