1.采集到的车牌照图片使用的是24位RGB的BMP位图，即真彩图。需要将其转化为256级灰度图像。 2.将灰度图像转换成为二值图像。 3.去除噪声采用的方法：中值滤波、直方图均衡。 4.数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。
上传时间： 2017-09-10
上传用户：heart520beat
单链表的查找、插入与删除。 设计算法，实现线性结构上的单链表的产生以及元素的查找、插入与删除。具体实现要求： 1. 从键盘输入20个整数，产生不带表头的单链表，并输入结点值。 2. 从键盘输入1个整数，在单链表中查找该结点的位置。若找到，则显示“找到了”；否则，则显示“找不到”。 3. 从键盘输入2个整数，一个表示欲插入的位置i，另一个表示欲插入的数值x，将x插入在对应位置上，输出单链表所有结点值，观察输出结果。 4. 从键盘输入1个整数，表示欲删除结点的位置，输出单链表所有结点值，观察输出结果。 5. 将单链表中值重复的结点删除，使所得的结果表中个结点值均不相同，输出单链表所有结点值，观察输出结果。 6. 删除其中所有数据值为偶数的结点，输出单链表所有结点值，观察输出结果。 7. 把单链表变成带表头结点的循环链表，输出循环单链表所有结点值，观察输出结果。 8. （★）将单链表分解成两个单链表A和B，使A链表中含有原链表中序号为奇数的元素，而B链表中含有原链表中序号为偶数的元素，且保持原来的相对顺序，分别输出单链表A和单链表B的所有结点值，观察输出结果。
标签： C++
上传时间： 2015-12-21
上传用户：bdyangfan
OpenCV实现中值滤波视频去噪，效果还行，仅供大家学习交流，欢迎评论！ -The OpenCV achieve the median filtering video denoising effect, we only learn exchanges are welcome to comment!
上传时间： 2016-04-25
上传用户：shiaijianjun
使用OPENCV做前期处理的非线性滤波，包括中值滤波和双边滤波
上传时间： 2016-11-09
上传用户：金枝玉叶
给定一条直线L及L上的n+1个点，求整体服用转移费用最小。算法书上的例题
标签： 直线
上传时间： 2019-06-20
上传用户：计算机容易秃头
将图片转化为double数据类型，再利用T=dctmtx(8)建立一个8*8的DCT变换矩阵。将图片分割为8*8的小块，分别对小块进行各自的DCT变换。变换的矩阵可调用函数dctmtx，得到余弦基函数作为变换基T。T*B*T’是变换的操作，得到DCT变换系数矩阵。接着按照实验要求，将 DCT 系数矩阵中值小于给定阈值的元素置为 0。这样就完成了DCT变换。进行逆变换时，直接用T’*B*T得到结果矩阵，转化为图像形式
标签： MATLAB
上传时间： 2020-07-07
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电磁干扰EMI 中电子设备产生的干扰信号是通过导线或公共电源线进行传输，互相产生干扰称为传导干扰。传导干扰给不少电子工程师带来困惑，如何解决传导干扰？找对方法，你会发现，传导干扰其实很容易解决，只要增加电源输入电路中EMC 滤波器的节数，并适当调整每节滤波器的参数，基本上都能满足要求，第七届电路保护与电磁兼容研讨会主办方总结八大对策，以解决对付传导干扰难题。
标签： emi
上传时间： 2021-11-25
上传用户：aben
大学高等数学 上册教材第一章函数与极限第二章导数与微分第三章微分中值定理与导数的应用第四章不定积分第五章定积分第六章定积分的应用第七章微分方程
标签： 高等数学
上传时间： 2022-04-01
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《微积分解题方法与技巧》是2006年北京大学出版社出版的图书，作者是刘书田。本书以面向21世纪的微积分课程教材内容为准，按题型归类，以讲思路与举例题相结合的思维方式叙述，讲述解题思路的源头，归纳总结具有共性题目的解题规律、解题方法，讲述解题技巧源自何方，解题简捷、具有新意，可使读者思路畅达、纵向驰骋，达到事半功倍之效，本书强调对基本概念、基本理论内涵的理解及各知识点之间的相互联系，并对重要定理和初学者易犯的错误从多侧面讲解，重点评述，释疑解难，使读者尽快掌握微积分课程的基本内容。本书是经济类、管理类学生学习微积分课程必备的辅导教材，是报考硕士研究生读者的精品之选，是极为有益的教学参考用书，是无师自通的自学指导书。本书是高等院校经济类、管理类及相关专业学生学习微积分课程的辅导书，与国内通用的各类优秀的《微积分》教材相匹配，同步使用，全书共分九章，内容包括：函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数应用、不定积分、定积分、多元函数微积分、无穷级数、微分方程及差分方程初步等。
标签： 微积分
上传时间： 2022-06-04
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在我们所得到的路面的裂缝图像中，由于裂缝和背景的对比度低，裂缝很难被直接测出来。我们常见的线性裂缝有横向裂缝和纵向裂缝，在对裂缝进行识别前，我们要先对图像进行预处理。预处理的过程包括对图像进行灰度化处理。对图像进行直方图均衡化处理是图像变得平滑。使用中值滤波的方法对图像进行去除噪声干扰的处理。通过伽马变换的方法来增强裂缝图像的对比度。然后将预处理完的裂缝图像对应的灰度图像转化为二值图像，并且对所得的二值图像进行滤波，滤除其中对于裂缝识别有干扰的噪声。最后对裂缝进行识别，识别成功后可以将裂缝标记出来。本系统在matlab中使用GUI图形用户界面实现了预期的功能，并且能很好的将裂缝识别出来。
上传时间： 2022-06-18
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