针对维吾尔文手写体文本中行分割问题，本文基于连通域大小将图像中文字分为三类，提出了自适应涂抹细化算法，对主体文本行进行定位；
并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割；
此外，利用重心范围内的邻域搜索算法，解决了剩余笔画的文本行归附问题。
实验结果表明，本文方法与常见的水平投影法，分段投影法，及涂抹方法相比具有更好的分割效果。

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车牌识别的字符识别，可以通过上面的文件中训练样本来进行。
里面含有字母，数字，和汉字，都已近包含。

利用栈实现算术表达式的求值，表达式中可包含加+、减（负）-、乘*、除/、乘方^、括号()运算符，操作数可以为浮点数。
可采用直接求中缀表达式的方法，也可采用先转换成后缀表达式后再求值的方法（参看课件）。
实现时需注意如下：（1）带小数点的数值生成（理解整数数值的生成，小数部分的处理与之类似）。
（2）考虑负号的情况。
负号与减号形式上一样，如何区分？•输入的表达式串中第1个字符是’-’–可断定此’-’是负号•其余的’-’–若紧接在’(’之后的’-’可断定是负号（3）负号的处理•方法1：若已断定是负号，可先压入数值0进入操作数栈，如此，可将负号看作减号。
•方法2：若已断定是负号，则紧接其后的数字字符转换成数值后，要将其对应的相反数(负数)压入操作数栈

提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

第一章：AVR单片机C语言程序设计概述1.1AVR单片机简介1.2AVRStudio+WinAVR开发环境安装及应用1.3AVR-GCC程序设计基础1.4程序与数据内存访问1.5I/O端口编程1.6外设相关寄存器及应用1.7中断服务程序1.8GCC在AVR单片机应用系统开发中的优势第二章：PROTEUS操作基础2.1PROTEUS操作界面简介2.2仿真电路原理图设计2.3元件选择2.4仿真运行2.5PROTEUS与AVRStudio的联合调试2.6PROTEUS在AVR单片机应用系统开发中的优势第三章：基础程序设计3.1闪烁的LED3.2左右来回的流水灯3.3花样流水灯3.4LED模拟交通灯3.5单只数码管循环显示0~93.68只数码管滚动显示单个数字3.78只数码管显示多个不同字符3.8K1~K4控制LED移位3.9数码管显示4×4键盘矩阵按键3.10数码管显示拨码开关编码3.11继电器控制照明设备3.12开关控制报警器3.13按键发音3.14INT0中断计数3.15INT0及INT1中断计数3.16TIMER0控制单只LED闪烁3.17TIMER0控制的流水灯3.18TIMER0控制数码管扫描显示3.19TIMER1控制交通指示灯3.20TIMER1与TIMER2控制十字路口秒计时显示屏3.21用工作于计数方式的T/C0实现100以内的按键计数3.22用定时器设计的门铃3.23报警器与旋转灯3.24100000秒以内的计时程序3.25用TIMER1输入捕获功能设计的频率计3.26用工作于异步模式的T/C2控制的可调式数码管电子钟3.27TIMER1定时器比较匹配中断控制音阶播放3.28用TIMER1输出比较功能调节频率输出3.29TIMER1控制的PWM脉宽调制器3.30数码管显示两路A/D转换结果3.31模拟比较器测试3.32EEPROM读写与数码管显示3.33Flash程序空间中的数据访问3.34单片机与PC机双向串口通讯仿真3.35看门狗应用第四章：硬件应用4.174HC138与74HC154译码器应用4.274HC595串入并出芯片应用4.3用74LS148与74LS21扩展中断4.462256扩展内存4.5用8255实现接口扩展4.6可编程接口芯片8155应用4.7可编程外围定时计数器8253应用4.8数码管BCD解码驱动器7447与4511应用4.98×8LED点阵屏显示数字4.108位数码管段位复用串行驱动芯片MAX6951应用4.11串行共阴显示驱动器MAX7219与7221应用4.1216段数码管演示4.1316键解码芯片74C922应用4.141602字符液晶测试程序4.151602液晶显示DS1302实时时钟4.161602液晶工作于四位模式实时显示当前时间4.172×20串行字符液晶演示4.18LGM12864液晶显示程序4.19PG160128A液晶图文演示4.21TG126410液晶串行模式演示4.21用带SPI接口的MCP23S17扩展16位通用IO端口4.22用TWI接口控制MAX6953驱动4片5×7点阵显示器4.23用TWI接口控制MAX6955驱动16段数码管显示4.24用DAC0832生成多种波形4.25用带SPI接口的数模转换芯片MAX515调节LED亮度4.26正反转可控的直流电机4.27正反转可控的步进电机4.28DS18B20温度传感器测试4.29SPI接口温度传感器TC72应用测试4.30SHT75温湿度传感器应用4.31用SPI接口读写AT25F10244.32用TWI接口读写24C044.33MPX4250压力传感器测试4.34MMC存储卡测试4.35红外遥控发射与解码仿真第五章：综合设计5.1多首电子音乐的选播5.2电子琴仿真5.3普通电话机拨号键盘应用5.4手机键盘仿真5.5数码管模拟显示乘法口诀5.6用DS1302与数码管设计的可调电子钟5.7用DS1302与LGM12864设计的可调式中文电子日历5.8用PG12864LCD设计的指针式电子钟5.9高仿真数码管电子钟5.101602LC

本项目是我用基于Opencv和C++实现的一整套车牌识别系统从定位、分割到字符识别的源代码，可直接运行使用，效果还不错。

模板匹配与车牌识别是以计算机数字图像处理，模式识别等技术为基础，对图形进行预处理及边缘检测等过程来实现对车牌区域的定位，然后对车牌区域进行图像裁剪、归一化、字符分割及保存，最后将分割得到的字符图像与模板进行匹配识别，从而输出匹配结果。
代码在matlab可以直接运行。

物体图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、数字、曲线、字符格式和图形自动完成识别并且进行评价的过程。
图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。
本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现区域图像轮廓特征数据获取,计算欧氏距离，根据物体图像几何HU不变距的相似程度实现物体识别匹配的目的。
计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。

实验内容：从键盘输入一行字符，以‘$’结束，查找输入的字符串是否包含‘computer’字符串，如果包含，计算包含’computer’字符串的个数，并以十进制输出个数。
原理：输入一个字符串到定义好的空间string中，以’$’结束，同时获得字符的个数；
将computer单词放在keyword里，以computer的个数作为内循环的次数（8次），循环比较，相同则计数器加1，否则不加，string的指针后移一位，keyword指针清零，继续比较，直到遇到规定的符号，结束操作。

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。