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基于Python与OpenCV的车牌识别系统,采用PyQt5界面设计与详细工作流程解析

实测发现最大的瓶颈在字符识别部分,后来把Tesseract换成轻量化的CNN模型后,速度直接翻倍。这段代码里有个坑要注意:morphologyEx用的结构核尺寸(17,5)是经验值,实际用的时候得根据摄像头分辨率调整。最近在捣鼓车牌识别的小项目,发现用Python+OpenCV搞图像处理配上PyQt5做界面,效果居然还不错。有个坑是新能源车的第八位字符比较窄,容易和后面的圆点粘连,得在投影分析后加

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#智能合约
三相负载dq阻抗扫频测量:Matlab 仿真实践

三相负载dq阻抗扫频测量,通过扫频法测量三相RLC负载的dq阻抗,注意不是序阻抗而是dq阻抗仿真组成及功能:1.主电路:由电网三相交流电源(相电压峰值311V,频率50Hz)、正负序三相交流电源和RLC负载组成2.控制模块:由主控制程序和dq变换模块组成3.观测模块:示波器仿真具体功能、特点:1.正负序三相交流电源模块由分别由5个正序电压源和5个负序电压源组成,每次运行仿真的扫频点数可自行设置,最

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#tidb
基于特征匹配的英文印刷字符识别:MATLAB 实现之旅

可以识别英文,当鼠标指在某个英文单词时,在坐下角会显示相关字符,原有62张图片,包括大小写A-Z和0-9用于匹配,具体可参照:https://blog.csdn.net/horseinch/article/details/51658428\\r。可以识别英文,当鼠标指在某个英文单词时,在坐下角会显示相关字符,原有62张图片,包括大小写A-Z和0-9用于匹配,具体可参照:https://blog.c

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Bayes-KELM回归(1-10折交叉验证)Matlab代码

举个例子,核参数sigma的搜索范围是1e-3到1e3,但贝叶斯会自动聚焦到有效区域,避免了暴力搜索的耗时问题。基于贝叶斯算法(BO/Bayes)优化核极限学习机(KELM)的数据回归预测(可以更换为单、多变量时序预测/分类,前选一),可直接运行,适合小白新手。基于贝叶斯算法(BO/Bayes)优化核极限学习机(KELM)的数据回归预测(可以更换为单、多变量时序预测/分类,前选一),可直接运行,适

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#clickhouse
探索三菱PLC工控板FX1N源码与电路图的奇妙世界

FX1N系列可编程序控制器是三菱电机推出的功能强大的普及型PLC。它具有紧凑的设计、优异的性价比,在小型自动化控制系统中应用广泛。无论是简单的顺序控制,还是较为复杂的过程控制,FX1N都能胜任。

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#jira
当黏液遇见多孔介质:COMSOL里的蠕动流实战

实验室里的小明最近在模拟生物黏液在组织中的渗透过程,刚接触Brinkman方程时被各种参数绕得头晕——这玩意儿和达西定律到底什么关系?有个反直觉的现象:在低渗透率区域,流速剖面会呈现"反抛物线"形态——这是因为孔隙阻力压制了粘性扩散。这时候传统的达西定律预测的线性分布失效,必须用Brinkman方程才能捕捉到边界层的速度梯度。最后说个实用技巧:当模型发散时,试试先运行稳态求解再转瞬态,相当于给数值

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#kafka
基于WPF&OpenCV高级显示控件2.0 功能说明文档(基于原始代码逐段解读)

重写与,维护_visuals列表管理视觉元素;提供AddVisual方法,支持添加/移除绘图视觉对象,排除Shape类型元素(避免与绘图对象冲突)。

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#laravel
基于Matlab Simulink的丰田THS混合动力汽车全模型深度解析与仿真实践教程 涵盖...

基于Matlab/simulink的丰田THS混合动力汽车建模仿真模型,包含发动机模型、发电机、电机模型、电池模型,变速箱,驾驶员模型,车轮,整车VCU控制器模型等。基于Matlab/simulink的丰田THS混合动力汽车建模仿真模型,包含发动机模型、发电机、电机模型、电池模型,变速箱,驾驶员模型,车轮,整车VCU控制器模型等。——仿真结果显示有发动机扭矩,电机扭矩,SOC变化曲线,车速跟随情况

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#graphql
手搓传统车道线检测:从像素到方向盘的奇妙旅程

车道线识别算法研究 MATLAB车道偏离预警系统车辆工程综合实践汽车电子实现一个简单的传统车道线检测项目详细阐述了传统车道线检测的流程,使用霍夫变换的思想及canny边缘检测流程内容包括模型所有的源文件,说明文档在汽车电子领域搞车道线识别,就像给自动驾驶系统装上一双会认路的眼睛。这次咱们不整深度学习那套黑箱操作,玩点传统图像处理的祖传手艺。基于霍夫变换的车道线检测虽然年头久了点,但作为车辆工程综合

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#electron
基于OpenCV和WPF的卡尺算法找圆程序:利用opencvsharp实现精准测量

Translation枚举:定义边缘明暗转换类型,Positive(黑到白,梯度为正)、Negative(白到黑,梯度为负)、All(全部边缘),用于筛选目标边缘方向;Selection枚举:定义边缘点选择策略,包括First(第一个边缘点)、Last(最后一个边缘点)、Strongest(梯度最强点)、Weakest(梯度最弱点)、All(所有边缘点),适配不同场景下的边缘筛选需求;Info内部

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#链表
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