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- 数据库技术是一门历史弥坚的学科，不像其它的计算机技术会随着时间的推移而变得越来越没有声息。考虑其原因，则是因为信息的爆炸对数据库技术的要求只增不减。在互联网日益发展、壮大的背景下，在因特网普及浪潮持续高涨的情况下，如何让原来在单机中使用的数据库可供多机使用，也成了必然的趋势。-database technology is a historical time; disciplines, Unlike other computer technology will be with the passag
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- 数据库技术是一门历史弥坚的学科，不像其它的计算机技术会随着时间的推移而变得越来越没有声息。考虑其原因，则是因为信息的爆炸对数据库技术的要求只增不减。在互联网日益发展、壮大的背景下，在因特网普及浪潮持续高涨的情况下，如何让原来在单机中使用的数据库可供多机使用，也成了必然的趋势。-database technology is a historical time; disciplines, Unlike other computer technology will be with the passag
mbjc
- 通过序列图像帧差更新背景，并通过当前帧预测区域的信息同背景图像的信息的内容相减来获取目标物体的函数-frame image sequence through poor update background, through the current frame and forecast regional information with the background image of the content of the information to obtain the goal of reduc
chepaidingwei
- 一个很好的车牌定位 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
GMM
- 多高斯模型是检测运动目标的一种背景消减的方法，这是用matlab实现的
chap12
- 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。 该阈值对不同牌照有一定的适应性
Thepicturemutuallyreduce[matlab]
- 用于去除背景，得到原图与背景相减的图像并二值化
chepaidingwei
- 很好的车牌识别代码 。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=|Pi,j-Pi,j-1|i=0
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
BackgroundSubtraction
- 减背景算法，基于背景建模的方法获取前景目标，采用高斯混合模型
chepaidingwei
- 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
readtext
- 使用Kalman滤波实现二维图像中目标的轨迹跟踪源代码 这个程序通过Kalman滤波实现目标轨迹跟踪，并预测目标下一出现的位置。它通过背景相减实现目标检测，然后把输出的结果交给Kalman滤波器，预测出下一出现的位置（红色），可以和实际出现的位置（绿色）相比较。
num_identify
- 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=|Pi,j-Pi,j-
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- 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
ownerdrawlb
- 无闪烁自绘背景和位图Item的ListBox控减，Item的图形可从外部bmp文件获-painted background and bitmap Item controlled by the ListBox, Item graphics from external documents were bmp
车牌定位
- 车牌定位系统是进行车牌自动识别的重要一部分能正确的获得整个图象的车牌部分 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= Pi
车牌定位
- 车牌定位 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
车牌定位
- 车牌定位使用说明 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。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本
一个非常好用的Autocad工具集
- ********************************************************* * AyungerStudio AutoCAD-Tools 更新日期: 2010.02.01 * ********************************************************* 这是本人近年来独自开发的一个AutoCAD修改工具集合，现与各位共享，主要包括： 1、 绘制类： 箭头、示坡线、锥坡线、剖断线、垂线、切线、等高线加
simple_bg_subtraction_based_on
- 基于opencv和帧差法实现彩色avi视频的，可以减除光照变换较明显的静态背景。附实验视频。,Opencv-based and frame color difference avi video, you can remove the more obvious light transform the static background. Experimental video attached.