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上传时间： 2015-02-22
上传用户：ommshaggar
图像模板匹配计算，逐象素移动计算当前模板数据，提取图像特征点
上传时间： 2013-12-21
上传用户：GHF
b to b 模式 电子商务系统 ，c# 开发 , B/S结构
上传时间： 2014-01-20
上传用户：hanli8870
在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对像素灰度的变化与噪声具有鲁棒性,其时间复杂度是O(M2log(N)).实验结果表明,新算法比现有的灰度相关算法的计算时间快了两个数量级.
上传时间： 2013-12-21
上传用户：a673761058
图像相关匹配算法的快速实现，对原有算法进行了改进！
上传时间： 2016-06-01
上传用户：曹云鹏
结合分级关键点互相关迭代法与搜索空间标记法,设计了一种有效提高图像相关匹配速度的算法。 其中分级关键点互相关迭代算法快速实现了由重要到不重要像素点的逐级迭代互相关匹配计算,算法在保 证精度的前提下可以随时结束并输出相关匹配值 而搜索空间标记法则能快速排除掉大量参数空间内不可 能匹配的点。实验证明,这种算法能在正确配准图像的前提下大幅度提高匹配速度。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：xyipie
基于遗传和BP算法的车牌图像快速匹配的研究
上传时间： 2014-01-06
上传用户：baitouyu
a XOR b> a,然后a XOR b< b,and both a and b are dependent data
上传时间： 2014-01-27
上传用户：yxgi5
樣板 B 樹 ( B - tree ) 規則 : (1) 每個節點內元素個數在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節點元素個數為 [1,2*MIN] (2) 節點內元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個節點內的指標個數為元素個數加一 (4) 第 i 個指標所指向的子節點內的所有元素值皆小於父節點的第 i 個元素 (5) B 樹內的所有末端節點深度一樣
上传时间： 2017-05-14
上传用户：日光微澜
欧几里德算法：辗转求余 原理: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 当b为0时,两数的最大公约数即为a getchar()会接受前一个scanf的回车符
上传时间： 2014-01-10
上传用户：2467478207
