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license_orientation
- 车牌定位－－－VC++源代码程序 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=|
pfc_NR
- ％ 该Matlab程序基于牛顿－拉夫逊算法，用于计算已知导纳矩阵、PQ节点、PV节点、平衡节点(UA)的电力网络潮流 ％ U - 各节点母线电压 S - 各节点注入功率 S_net - 电力网络总损耗 ％ PQ_P - 实算PQ节点注入有功功率 PQ_Q - 实算PQ节点注入无功功率 ％ delt_PQ_P - 实算PQ节点有功功率修正值 delt_PQ_Q －实算PQ节点无功功率修正值 ％ delt_UA_P - 实平衡节点有功功率修正值 delt_U_2 - 实平衡节点电压平
JXC
- 进销存管理系统(JSP版) 【系统配置】 先将此目录下的\\WEB-INF\\classes\\JXC 为JavaBean 本系统这里使用的ACCESS数据数据库。 数据源名称：JXC， (也可以改变j\\WEB-INF\\classes\\JXC\\db.properties的文件)。 数据库为： jxcDB.mdb 编写环境： win2000+j2sdk1.4.1_01+tomcat4.1.2.7
chap12
- 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
fuse-j-2.4-prerelease1.tar
- 熔断器J以来， Java的绑定的导火索（文件在使用者）图书馆
frt280303[1].tar
- 对所使用的算法的一些细节，可参阅文件 尼尔森，T.和彼得森，美国，1991。阿森林冠层反射模型 和测试案例。远程参议员环境。 37:131-142。 Kuusk，A.和尼尔森，吨，2000年。定向多光谱森林 反射模式。远程参议员环境。，72:244-252。 尼尔森，T.和彼得森，美国，1994。年龄依赖森林 反射：主要驱动因素的分析。远程参议员 环境。，48：319-331。 两公约与层模型（MCRM2）用于地面植被 反射。 Kuusk，答
JXC
- 季风进销存管理系统(JSP版).一套比较完整的JSP编写的企业进销存.已经经过测试相关说明如下：先将此目录下的\WEB-INF\classes\JXC 为JavaBean本系统这里使用的ACCESS数据数据库。数据源名称：JXC， (也可以改变j\WEB-INF\classes\JXC\db.properties的文件)。数据库为： jxcDB.mdb编写环境： win2000+j2sdk1.4.1_01+tomcat4.1.2.7-Monsoon Invoicing Management Sy
WaveNumber
- ! This FUNCTION solves the finite depth dispersion relationship: ! ! k*tanh(k*h)=(Omega^2)/g ! ! for k, the wavenumber (WaveNumber) given the frequency, Omega, ! gravitational constant, g, and water depth, h, as inputs. A ! high
KJ
- 输出9*9口诀1.程序分析：分行与列考虑，共9行9列，i控制行，j控制列。 2.程序源代码： -The output of 9*9 formulas 1 program analysis: branch and column considered, a total of 9 lines 9, I control line, J control column. 2 program source code: