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搜索资源列表

  1. C语言高级编程技术-最爱欢迎的的编程语言之一

  2. 高级编程技术 介绍如何利用 TC 系统所提供的相关函数实现菜单设计、图形绘制、动画的播放、乐曲 的演奏、汉字的显示、图片的显现等技术,在讲述时,以问题-解答的方式来逐渐阐明。 1 文本的屏幕输出和键盘输入........................................................................................... 1 1.1 文本的屏幕输出..........................................
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2009-07-22
    • 文件大小:345088
    • 提供者:randychenzc
  1. 简单鼠标手势控制页面滚动

  2. 这个程序的设计目标:用Silverlight实现一个浮动在页面右下角的鼠标手势控制块,让用户用鼠标手势控制页面滚动,提供更好的用户浏览体验。 设计计划: 1.制作一个浮动DIV,承载Silverlight。 2.实现鼠标移动方向与速度识别 3.调用js控制scrollbar 4.测试 当你用鼠标划过浏览器蓝色区域的时候,浏览器就会坐车相应的动作
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2009-08-19
    • 文件大小:54272
    • 提供者:ss_geng
  1. 电子实习自测题-答案见附件-有颜色标记

  2. 自测题--基本技能实训 一、单项选择题 1、正确的手工焊接方法是: a.用电烙铁粘上锡后接触焊件,让焊锡流到焊点上; b.用烙铁加热焊件,达到熔化焊锡温度时再加焊锡。 2、发现某个元件焊不上,可以: a. 多加助焊剂; b. 延长焊接时间; c. 清理引线表面,认真镀锡后再焊。 3、采用再流焊工艺时,SMT的工艺过程为 a. 点胶→贴片→固化→焊接; b. 涂焊膏→贴片→焊接。 4、拆卸元器件可以使用电烙铁及______ a. 剥线钳; b. 螺丝刀; c. 吸锡器 5、焊接元器件应按照 顺序
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2009-12-18
    • 文件大小:49152
    • 提供者:cfbbao
  1. 华为内部使用的sourceInsight 宏

  2. 配置说明: 如果已经存在Base工程,可以直接将quicker.em加入到其中,并且同步文件。也可以删除它重建立一个Base工程,然后再把quicker.em加入其中,同步工程后,再定义好热键和菜单 si30.CF3是si3.x的配置文件,si21.cf是si2.1的配置文件,它已经定义好菜单和热键。图方便的话可以直接使用这两个配置文件,这样就可以不用自己定义菜单和热键了。 选择Options的Save Configuration先保存自己的配置,以便回退,然后再选择Options的 Load
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2011-01-04
    • 文件大小:271360
    • 提供者:beisika10368
  1. 蓝色像素点统计车牌定位程序

  2. 针对蓝底白字车牌进行识别为例,根据彩色图像的RGB 比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB 三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例,在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降,不能有效提取车牌区域。车牌区域内边缘的固定颜色搭配特征,采用颜色对边缘检测算法,可以有效地突出符合车牌颜色搭配边缘像素点,削弱其它边缘。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-05-19
    • 文件大小:1024
    • 提供者:wldsw
  1. 小日本视频转换器

  2. TMPGEnc 是日本人堀浩行开发的一套老牌的高画质视频编码转换工具软件,在 Canopus ProCoder v2.0 Final 推出以前,一直是视频转换领域的画质冠军,支持 VCD、SVCD、DVD 以及所有主流媒体格式 (Windows Media、Real Video、Apple QuickTime、Microsoft DirectShow、Microsoft Video for Windows、Microsoft DV、Canopus DV、Canopus MPEG-1 和 MPE
  3. 所属分类:电子商务

    • 发布日期:2011-11-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:nhbxsun
  1. 蓝底车牌识别

  2. 这是一个基于MATLAB的车牌识别代码,能够准确的识别压缩文件中的三张图片,在车牌区域提取方面采用的是LAB色空间定位提取的方法,分割采用水平投影,以七个字符为标准的峰值谷值判别方法,最后字符识别采用的是模板匹配的方法,成功率较低,希望后来者改进!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-11-08
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:duandiyinfeng
  1. 华为 SourceInsight宏

  2. 配置说明: 如果已经存在Base工程,可以直接将quicker.em加入到其中,并且同步文件。也可以删除它重建立一个Base工程,然后再把quicker.em加入其中,同步工程后,再定义好热键和菜单 si30.CF3是si3.x的配置文件,si21.cf是si2.1的配置文件,它已经定义好菜单和热键。图方便的话可以直接使用这两个配置文件,这样就可以不用自己定义菜单和热键了。 选择Options的Save Configuration先保存自己的配置,以便回退,然后再选择Options的 Load
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2012-01-07
    • 文件大小:271360
    • 提供者:sy_han215
  1. 基于opencv的图像识别,识别图像中的色块

  2. 基于opencv的图像识别,识别图像中的色块,可以识别红色,绿色,蓝色的颜色区域,并二值化,学习opencv的基本代码
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-05-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:tmojacky
  1. serialchartinstall

  2. 用于Arduino 串口波形描绘:,通常格式如下: param1 = value param2 = value ... param1 = value param2 = value Setup 部分 每个配置文件由部分开始,这里你能设置全局参数比如: port=COM3 baudrate=57600 width=1000 height=201 background_color = white grid_h_origin = 100 grid_h_step = 10 grid_h_color =
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2012-11-02
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:lanlanse1
  1. 基于MATLAB车牌识别源代码

  2. 本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例,在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降,不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。根据长宽比,蓝白色比对候选区域进行多次定位。最终找到车牌区域。 对字符正确识别之后,用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-04-22
    • 文件大小:24117248
    • 提供者:longfei_3
  1. 车牌字符提取系统设计

  2. 本文对我国的小型车牌照定位与字符分割技术进行了研究,针对于小型车牌照蓝色背景的特点,采用彩色图像识别方法定位出牌照区域,并将其从背景中分离。对牌照区域进行二值化处理,再利用基于扫描线的方法分割出单个字符,系统利用MATLAB平台进行编程,并在MATLAB可视化图形界面中进行了测试,测试过程中针对于系统的不足之处对程序进行了改进。然后再次进行了测试,给出了具体的测试结果。结果表明对小型车牌照定位与字符分割取得了不错的效果。
  3. 所属分类:系统集成

    • 发布日期:2014-05-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_15602951
  1. 车牌识别.zip

  2. 主要模块如下:颜色信息提取、车牌区域定位、识别、提取、检测倾斜度、车牌校正、车牌区域2值化、擦除干扰区域、文字分割、模版匹配、结果输出。 颜色信息提取: 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例,在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降,不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-25
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:hdfjp1
  1. 智能小车识别蓝底交通标志python代码

  2. 在树莓派小车上通过计算机视觉技术实现蓝底路标的识别。 首先使用颜色及形状检测的方法,从采集的图像中分割出可能的区域(蓝色矩形区域),然后将该区域与模板进行对地,得到其相似度。
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2020-07-21
    • 文件大小:4096
    • 提供者:LY2996944198
  1. 基于Matlab的车牌识别源码

  2. 毕业设计使用Matlab完成的简易车牌识别功能,能够识别大部分的蓝色小型车牌。用于图像识别技术的学习和理解。看不懂的可私信我要论文。 功能函数都由自己编写,包括车牌定位,车牌字符分割,车牌区域阈值计算和车牌字符识别等函数。包含有识别模板库和测试图像。 使用方法:下载后解压,使用Matlab运行Test.m文件即可,也可以自己在Test文件夹下新建新的测试图像
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-23
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:weixin_42157664
  1. MATLAB交通标志识别[GUI界面,神经网络,论文].zip

  2. 该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。主要分3个步骤:定位,分割,识别。其中定位部分,考虑我国的交通标志主要分禁令类,指示类和警示类,其中禁令类为红色,指示类为蓝色,警示类为黄色。根据不同颜色比例组成,参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。但是,这肯定多少存在一些误分割,比如将其他红色,蓝色或者黄色的物体给分离,那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的,利用形态学相关知识,按面积小于一定阈值进行滤除,即可得到精准的定位。接着,分割出目标区域,得到彩色的目标区域。最后利用bp神经
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-10-15
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:QQ609553134
  1. PCB技术中的基准点识别

  2. 用来进行基准点识别的方法根据基准点的形状而彼此独立。最小的基准点尺寸由向量点的尺寸决定,向量点可以画和计算到基准点边缘。不论什么形状的基准点,其东(绿色)南(蓝色)西(黄色)北(红色)方向的边缘由6个向量点检测。如图1所示,处理过程如下:   图1 基准点检查示意图   ①边缘作为基准点和背景区域之间的对比点而被检测。   ②对比点区域被缩小,与CCD阵列上像素位置相关。例如,一个活跃的像素,就是能被一个对比变化而激励的像素,因为基准点边缘是对比度点,我们能精确地把边缘向量点与CCD上的像
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-11-13
    • 文件大小:187392
    • 提供者:weixin_38674627
  1. 基于MATLAB车牌识别源代码

  2. 本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例,在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降,不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。根据长宽比,蓝白色比对候选区域进行多次定位。最终找到车牌区域。 对字符正确识别之后,用事
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:24117248
    • 提供者:sunnybuer
  1. python+OpenCV实现车牌号码识别

  2. 基于python+OpenCV的车牌号码识别,供大家参考,具体内容如下 车牌识别行业已具备一定的市场规模,在电子警察、公路卡口、停车场、商业管理、汽修服务等领域已取得了部分应用。一个典型的车辆牌照识别系统一般包括以下4个部分:车辆图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 1、车牌定位的主要工作是从获取的车辆图像中找到汽车牌照所在位置,并把车牌从该区域中准确地分割出来 这里所采用的是利用车牌的颜色(黄色、蓝色、绿色) 来进行定位 #定位车牌 def color_position(img,o
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:106496
    • 提供者:weixin_38607864
  1. 基准点识别

  2. 用来进行基准点识别的方法根据基准点的形状而彼此独立。的基准点尺寸由向量点的尺寸决定,向量点可以画和计算到基准点边缘。不论什么形状的基准点,其东(绿色)南(蓝色)西(黄色)北(红色)方向的边缘由6个向量点检测。如图1所示,处理过程如下:   图1 基准点检查示意图   ①边缘作为基准点和背景区域之间的对比点而被检测。   ②对比点区域被缩小,与CCD阵列上像素位置相关。例如,一个活跃的像素,就是能被一个对比变化而激励的像素,因为基准点边缘是对比度点,我们能地把边缘向量点与CCD上的像素相关联
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:247808
    • 提供者:weixin_38679839
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