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车牌识别的MATLAB实现
1.图像数据读入 2.图像转换 3.边缘检测 4.腐蚀处理 5.平滑处理 6.移除小对象 7.确定车牌位置 8.定位剪切 9.车牌图像二值化 10.均值滤波,膨胀或腐蚀处理 11.切割 12.分离字符
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mastercam x9刀单
【实例简介】X9-MASTERCAM-自动刀具单-安装说明-REV-3
- 2021-08-08 00:30:56下载
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LaneNet训练自己教程
车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228
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利用Opencv3.2中的DPM模块,实现DPM算法对行人的检测,一个完整的实现,含有注释和完整的工程文件,环境为win7+vs2013
利用Opencv3.2中的DPM模块,实现DPM算法对行人的检测,一个完整的实现,含有注释和完整的工程文件,环境为win7+vs2013
- 2020-12-06下载
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(全国二等奖)“华为杯”第十四届中国研究生数学建模竞赛(基于监控视频的前景目标提取)
在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一,能对目标有效的提取是重要而基础的问题,因此本文在此背景下,围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题,研究了关于1)静态背景、动态背景的前景目标提取,能在背景复杂化的条件下,将运动的目标;2)带抖动视频;3)静态背景下多摄像头对多目标提取;4)出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下,如何对前景目标提取的问题。在题目要求的基础上,通过对附件2中几组视频的分析,我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想,因此采用建立在
- 2020-11-27下载
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QGraphicsView框架实现画板
支持图形的绘制,移动与拖拽、放大缩小、旋转、复制粘贴、撤销重做;绘制图形包括矩形、多边形、椭圆、直线、曲线等
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Qt5开发及实例_高清版(含电子书、随书PPT以及源码)
【此文件压缩包包含 高清版电子书、 随书附带的PPT以及书籍源代码】本书以Qt 5作为平台,每个章节在简单介绍开发环境的基础上,用一个小实例,介绍Qt 5应用程序开发各个方面,然后系统介绍Qt 5应用程序的开发技术,一般均通过实例介绍和讲解内容。最后通过三个大实例,系统介绍Qt 5综合应用开发。光盘中包含本书教学课件和书中所有实例源代码及其相关文件。
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飞航导弹红外导引头
描述飞航导弹红外点源导引头及其组件(探测器、制冷器及光学系统),最后介绍红外成像导引头的先进技术
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测地距离—来自science杂志
这是一篇来自science杂志的论文,非常经典!介绍了测地距离在流行降维中的应用。Scientists working with large volumes of high-dimensional data, such as globalclimate patterns, stellar spectra, or human gene distributions, regularly confrontthe problem of dimensionality reduction: Þnding meaningful low-dimensionalstructures hidden in
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python 邻接矩阵三种方法实现有向图、无向图,并绘图显示
Python语言,用邻接矩阵实现图 通过二维数组建立无向图 通过二维数组建立有向图 通过边建立有向图 为方便查看,通过NetworkX显示图。
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