【基于Jq的手写插件】的更多相关文章

基于Jq的手写插件

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1,minimum-scale=1,maximum-scale=1,user-scalable=no" /> <…

使用java语言基于SMTP协议手写邮件客户端

使用java语言基于SMTP协议手写邮件客户端 1. 说明 电子邮件是互联网上常见的应用,他是互联网早期的产品,直至今日依然受到广大用户的喜爱(在中国可能因为文化背景不同,电子邮件只在办公的时候常用). 电子邮件系统由以下几个部分组成: 用户代理 邮件服务器 邮件传输协议 总所周知,目前市面上流行的电子邮箱有qq邮箱,163邮箱等,我们可以去申请一个qq邮箱或者163邮箱,原因是因为腾讯和网易提供了邮件服务器. 同时我们也知道我们不仅仅可以通过qq邮箱的官方客户端收发邮件,而且可以通过其他客户端…

基于MATLAB的手写公式识别(9)

基于MATLAB的手写公式识别(9) 1.2图像的二值化 close all; clear all; Img=imread('drink.jpg'); %灰度化 Img_Gray=rgb2gray(Img); %二值化 %直方图双峰法,适用于典型的双峰图,不适用于直方图中双峰相差较大,或双峰间的谷比较平坦,也不适用于单峰. figure('name','image after graying'),imshow(Img_Gray); figure,imhist(Img_Gray),title('灰…

基于MATLAB的手写公式识别(6)

基于MATLAB的手写公式识别 2021-03-29 10:24:51 走通了程序,可以识别"心脑血管这几个字",还有很多不懂的地方. 2021-03-29 12:20:01 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); 2021-03-29 14:53:42 刚刚的时间很痛快的走通了程序,并且除了字符分割与图像储存方式上的问题似乎已经完成了.可是当我将该模型应用到其他图形时,结果令人难过. 第一次调试,我应用"…

基于MATLAB的手写公式识别(5)

基于MATLAB的手写公式识别 总结一下昨天一天的工作成果: 获得了大致的识别过程. 一个图像从生肉到可以被处理需要经过预处理(灰质化.增加对比度.中值过滤.膨胀或腐蚀.闭环运算). 掌握了相关函数的初步使用. 参见昨天博客. 找到了一个关于"心脑血管疾病"识别的相关程序,但是这个程序对本案例可能不太合适,并且它的处理后图像的分割使我难堪. 这里的编辑器好难受,就这样继续写吧. 今天的任务: 明白那几行代码的意思:完成已知程序的运作和原理:了解MATLAB自带的OCR扫描的工作原理:未…

基于MATLAB的手写公式识别(3)

基于MATLAB的手写公式识别 图像的膨胀化,获取边缘(思考是否需要做这种处理,初始参考样本相对简单) %膨胀 imdilate(dilate=膨胀/扩大) clc clear A1=imread('C:\Users\Administrator\Pictures\DIP3E_CH09_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH09\Fig0907(a)(text_gaps_1_and_2_pixels).tif'); info=imfinfo('C:\Use…

基于MATLAB的手写公式识别(2)

基于MATLAB的手写公式识别 图像的预处理(除去噪声.得到后续定位分割所需的信息.) 预处理其本质就是去除不需要的噪声信息,得到后续定位分割所需要的图像信息.图像信息在采集的过程中由于天气环境的影响.车牌本身的污损[13]等影响,获取的图像往往对比度和清晰度不是很理想,同时不利于后续的对车牌进行定位与分割,甚至可以影响到最后的实验结果.因此图像的预处理过程在前期图像处理方面就显得尤为必要.本课题中需要对采集后得到的图像首先进行灰度化,再对灰度图像进行拉伸处理,使得图像中的灰度分布变得均匀,从而…

基于MATLAB的手写公式识别(1)

基于MATLAB的手写公式识别 reason:课程要求以及对MATLAB强大生命力的探索欲望: plan date:2021/3/28-2021/4/12 plan: 进行材料搜集和思路整理: 在已知相关思路的情况下,开始逐步接触MATLAB相关操作: 熟悉.掌握相关学习算法知识: 进行项目试运行: 项目除虫及优化: 项目打包.…

基于TensorFlow解决手写数字识别的Softmax方法、多层卷积网络方法和前馈神经网络方法

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…

基于opencv的手写数字字符识别

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…