MATLAB公选课论文代码,基于matlab分别使用了模拟退火算法和蚁群算法解决TSP问题
西北工业大学航空学院飞控信专业本四专业课程《飞行器信息系统课程设计》的报告,关于无人机路径规划项目
The code of FDTD exercises.
包含常用信道编码方案:卷积码、Turbo码、低密度奇偶校验(LDPC)码和极化码的编译码仿真代码
设计任务
1.1设计内容及要求:
课题研究的主要内容是对数码相机拍摄的车牌,进行基于数字图像处理技术的车牌定位技术和车牌字符分割技术的研究与开发,涉及到图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割等方面的知识,总流程图如图1-1所示。
图1-1系统总流程图
1.2方案
1、车牌图像的定位。分析了车牌定位的基本原理和现有的定位方法,利用图像处理的技术,提出了基于数学形态学与边缘检测以及颜色相结合的车牌定位方法。最后对车牌定位实验结果进行分析。
2、倾斜校正。分析了倾斜校正的基本原理和一些倾斜校正方法,并对实验结果进行分析。
3、车牌字符分割。分析了各种字符分割算法,然后对分割出的车牌图像进行灰度化、灰度拉伸、二值化、去边框处理等一系列预处理后,提出了一种
基于模板匹配与垂直投影相结合的字符分割方法。最后对字符分割实验结果进行了分析。
一. 设计原理及设计方案
课题研究的主要内容是对数码相机拍摄的车牌,进行基于数字图像处理技术的车牌定位技术和车牌字符分割技术的研究与开发,涉及到图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割等方面的知识,总流程图如图2-1所示,其中车牌定位的流
一、课题背景
作为数字图像处理和计算机视觉领域的一个重要组成部分,利用摄像机对图像进行采集,从图像中检测人脸并进行口罩穿戴的识别的有着非常重要的研究意义和应用价值。面对突如其来的新型肺炎疫情,人们生活秩序被严重打乱。跟普通流感不同,此次疫情可以通过人体唾沫传播,感染他人能力很强。近期,面对疫情,市面上口罩更少被抢得一个不留。因为,面对此次疫情,出门戴口罩变得尤为地重要。可以直接从源头把关,将外接人体唾沫,气流等进行第一屏障地隔离,有效地保护了自己和他人,不给病毒以传播的机会。而往往,就有一些人不响应国家和党的号召,面对此次病毒不以为然,出门依然不爱戴口罩,给病毒有机可乘,给自己和他人的生命安全造成重大安全隐患。如果有一套系统,可以通过数字图像的采集识别,判别出该人是否穿戴口罩,并且做出相应警示报警等,显得尤为重要和迫切。随着计算机视觉技术的逐年精进,基于图像的口罩识别迅速吸引了人们的视线。
二、技术路线
本文采用基于颜色的方法,先进行人脸定位,去除无关紧要的部位。然后根据颜色,可以识别红色,黄色,蓝色等几种常见的口罩,结合形态学滤除掉一些非目标颜色的区域,可以得到精准的
fork form https://github.com/open-sdr/openwifi-hw