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F.rar - 在一个群岛上,有一个富可敌国的大富翁。他打算在这个群岛上建造一个最大城堡,也就是群岛上最大的岛屿。n行每行共m个整数。在以0代表海洋,1代表陆地的大小为n行m列数组的地图中求最大的陆地面积。,2019-04-02 20:10:37,下载0次
E.rar - 给定n个整数,对其进行m次查询。每次查询是一个范围l到r,求出l到r的最长上升连续子串。上升连续子串的定义为一个连续的子串且严格递增。输入:第一行是一个整数T,代表测试数据的组数。每组数据中第一行是一个整数n,m,代表有一共有n个人,m个查询。第二行共有n个整数,接下来m行是m次查询,每行两个整数l,r。输出:共T行,每行m个整数,代表最长上升连续字串。,2019-04-02 20:10:04,下载0次
C.rar - 同学们在做早操时,应该按照身高从低到高排好队。但是总是有人不好好排队,老师在审查时会对没有排好的队伍扣除一定的分数。扣的分数被定义为,找到三个人Ai,Aj,Ak,其中i<j<k,分数为max(0,(Ai-Aj))+max(0,(Aj-Ak))。找到一组i,j,k使这个分数最大即是扣除的分数。,2019-04-02 20:09:18,下载1次
B.rar - 在程序员编写程序的时候,通常会引用其他文件,而引用的文件也会引用其它的头文件。但是出现循环引用的现象编译时便会报错。例如A引用了B,B引用了C,C引用了A,那么就产生了循环引用(Circular reference)。考虑另外一个情况,A引用了B和C,B引用D,C引用D,虽然D被引用了两次,但是没有出现循环引用。,2019-04-02 20:08:25,下载0次
A.rar - 求整数序列中位置L到位置R中一共有多少个7,2019-04-02 20:07:13,下载0次

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text-detection-ctpn-master.zip - 基于神经网络的自然场景下文本检测算法,采用PYTHON3实现
图片文字定位CTPN-master.zip - 使用caffe深度学习框架,实现图片文字定位功能:主要代码在tools工具包下的demo.py程序,主要功能模块在src目录下
chepaidingwei.rar - 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=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
License-plate-recognition-_LYP.zip - 针对小型车蓝底白字车牌进行识别,主要模块如下:颜色信息提取、车牌区域定位、识别、提取、检测倾斜度、车牌校正、车牌区域2值化、擦除干扰区域、文字分割、模版匹配、结果输出。
image.rar - matlab 图像文件分割,把图像中的一段文字分解为几行。
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wenzishibie.rar - 文字识别界面,从文字的分割到文字的识别,还带有翻译
china-character-font-modle-.rar - 用matlab写的,提取汉字字模,进行OCR识别,先建立汉字字库
jiaozhendaima.zip - 一个可以进行图片矫正的例子程序,可以很好的实现图片倾斜矫正,仅供参考
jiaodujiaozheng.zip - 这里包含了多种图像倾斜角度矫正的方法 其中有huogh变换 radon变换 还有常规的线性检测角度 然后矫正它
NewRotateImage.rar - 能够很好的对图像的倾斜进行矫正,速度上也较其他算法快。
matlab_chepaishibie.rar - 国外的车牌识别算法,包括灰度、二值化、倾斜矫正、定位、字符分割、字符识别等等
qicheshibie.rar - 这是本人的课设的代码和照片,汽车牌照的识别,采用到二值变换,图像字符分割,及模式识别中的数字识别方法。基于MATLAB平台来操作的
youdianmatlabVc.rar - 人民邮电版图像处理源码,车牌识别,数字识别系统源代码,路线识别(机器人视觉),形态学处理,数字识别,字母识别,边缘检测,图像分割
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