MFC读取txt,分割显示到listctrl控件上----代码MFC读取txt,分割显示到listctrl控件上----代码
2024/4/1 3:30:54 30.32MB MFC读取txt
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使用MATLAB语言编写代码对输入的银行卡图片,进行处理分割出银行卡卡号。
2024/3/29 8:53:42 27KB 银行卡卡号识 MATLAB
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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神经网络方法进行训练,得到结果,并且输出。
整个设计带有一个可视化GUI界面,方便操作,布局合理,是你的不
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对图像进行超像素分割,文件包含一个主函数和和另外5个函数。
其中超像素概念是2003年由XiaofengRen提出和发展起来的图像分割技术,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。
2024/3/27 10:58:57 4KB 超像素分割 SuperPixel matlab 图像
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matlab基于遗传算法的最大熵值法的双阈值图像分割图像处理
2024/3/26 20:17:34 5KB 遗传算法
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识别0-9十个数字,BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步:训练网络。
使用训练样本进行训练。
(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)第二步:识别。
首先,打开图像(256色);
再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;
最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。
具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“去噪”-“倾斜校正”-“分割”-“标准化尺寸”-“紧缩重排”。
注意,待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录,这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
2024/3/24 15:29:46 59KB BP神经网络
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包括16位图像体绘制、BMP图像体绘制、分割体数据后体绘制、shearwarp、加滤波、对sobel后的数据体绘制、ImageCast、3D纹理映射法、交互加速、MIP、体数据保存研究等等50余个可运行样例程序。
2024/3/24 15:46:12 91KB VTK,体绘制,体数据保存
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Qt编写视频监控画面分割界面,支持四画面+六画面+八画面+九画面+十六画面,鼠标右键菜单切换。
2024/3/23 19:38:32 250KB Qt,视频
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利用平均场估计对条件随机场的高效实现。
用于图像分割
2024/3/20 11:22:58 1.86MB CV 机器学习
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用计算机视觉的方法处理米粒图像。
功能包括:中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。
2024/3/20 6:28:23 1.6MB OpenCV 图像处理 边缘检测
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡