1 基本概念 下表描述了贯穿于本文中的一些概念: 名称 描述 地址 是“虚拟地址”而不是“物理地址”.为什么不是“物理地址”呢?因为数据在内存的位置经常在变,这样可以节省内存开支.避开错误的内存位置等的优势.同时用户并不需要知道具体的“真实地址”,因为系统自己会为程序准备好内存空间的(只要内存足够大) 镜像文件 包含以EXE文件为代表的“可执行文件”.以DLL文件为代表的“动态链接库”.为什么用“镜像”?这是因为他们常常被直接“复制”到内存,有“镜像”的某种意思.看来西方人挺有想象力的哦^0^

第七篇:字符特征 选择的字符特征应该满足以下条件: (1)选取的字符特征具有较强的鲁棒性,不受字符变形.弯曲等影响. (2)两个字符的字符特征不能完全相同,但部分相同是允许的,即选择的字符特征是唯一的,但是不能重复. (3)选取的字符特征要尽可能的提供字符的信息. (4)选择的字符特征提取方法易于实现,能够减少计算时间. 一般采用纹理.边缘特征.纹理特征是表示图像的另一种重要的视觉特征,纹理结构反映图像亮度的空间变化情况,具有局部与整体的自相似性.纹理是有纹理基元按某种确定性的规律或某种统计规律

1. 关于OpenCV进阶之路 前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章,主要内容是面向OpenCV初学者,介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法,相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释,当时自己也是边学边写,权当为一种笔记的形式,所以难免有浅尝辄止的感觉,现在回头看来,很多地方描述上都存在不足,以后有时间,我会重新考虑每一篇文章,让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些. OpenCV进阶之路相比于成长系列,不会有太多的基础函数的介绍,相对来说会更偏向于工程实践

1)字符串操作 strcpy(p, p1) 复制字符串 strncpy(p, p1, n) 复制指定长度字符串 strcat(p, p1) 附加字符串 strncat(p, p1, n) 附加指定长度字符串 strlen(p) 取字符串长度 strcmp(p, p1) 比较字符串 strcasecmp忽略大小写比较字符串strncmp(p, p1, n) 比较指定长度字符串 strchr(p, c) 在字符串中查找指定字符 strrchr(p, c) 在字符串中反向查找 strstr(p, p1

1)字符串操作 strcpy(p, p1)  复制字符串  函数原型strncpy(p, p1, n)   复制指定长度字符串  函数原型strcat(p, p1)   附加字符串  函数原型strncat(p, p1, n)   附加指定长度字符串  函数原型strlen(p)   取字符串长度 函数原型strcmp(p, p1)   比较字符串 函数原型 strcasecmp(p, p1)   忽略大小写比较字符串 函数原型strncmp(p, p1, n)  比较指定长度字符串 函数原型s

Xiang Bai--[CVPR2012]Detecting Texts of Arbitrary Orientations in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 创新点和贡献 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者和相关链接 华科:姚聪(Cong Yao),白翔(Xiang Bai),刘文予(Wenyu Liu) 微软MSRA:马毅(Yi Ma) UCLA(加州大学圣地亚哥分校):屠卓文(Zhuowen Tu) 文章中提到的MSRA-TD 500 数据库

本篇文章是对C语言字符串操作进行了详细的总结分析,需要的朋友参考下 1)字符串操作  strcpy(p, p1) 复制字符串  strncpy(p, p1, n) 复制指定长度字符串  strcat(p, p1) 附加字符串  strncat(p, p1, n) 附加指定长度字符串  strlen(p) 取字符串长度  strcmp(p, p1) 比较字符串  strcasecmp忽略大小写比较字符串 strncmp(p, p1, n) 比较指定长度字符串  strchr(p, c) 在字符串中

tesseract-ocr 第一课 前言 据网上介绍tesseract-ocr性能不错,并且可以支持识别中文了.于是尝试一下.   安装 1.下载地址: https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list     1.介绍 论文地址:http://tesseract-ocr.googlecode.com/svn/trunk/doc/tesseracticdar2007.pdf     Tesseract OCR引擎是HP研究所生产的.包括

参考:http://blog.csdn.net/fanxiaojie119/article/details/5353186 第一章:软件介绍ISAPI_Rewrite 是一款适用于IIS的功能强大的基于正则表达式的URL处理模块.它兼容Apache的mod_rewrite的语法,从而使仅仅复制.htaccess文件就把配置从appach移植到IIS中或者从IIS移值到appach中变成可能.请参阅3.2兼容性图表这一节.ISAPI_Rewrite最重要的功能:? ISAPI_Rewrite提供了

1)字符串操作 strcpy(p, p1) 复制字符串 strncpy(p, p1, n) 复制指定长度字符串 strcat(p, p1) 附加字符串 strncat(p, p1, n) 附加指定长度字符串 strlen(p) 取字符串长度 strcmp(p, p1) 比较字符串 strcasecmp忽略大小写比较字符串 strncmp(p, p1, n) 比较指定长度字符串 strchr(p, c) 在字符串中查找指定字符 strrchr(p, c) 在字符串中反向查找 strstr(p, p

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训

这里的LPR的的几篇文章是之前项目的一些相关资料的整理,涉及实验室内部的资料就没有放上来,希望能对想了解这方面的同学,有所帮助,那怕了解个大概也好.知道整体的思路就好.当初就是一个人瞎摸索,走了很多的弯路,也算给其他人一点建议吧. 车牌识别LPR系统系列文章汇总: 车牌识别LPR(一)-- 研究背景 车牌识别LPR(二)-- 车牌特征及难点 车牌识别LPR(三)-- LPR系统整体结构 车牌识别LPR(四)-- 车牌定位 车牌识别LPR(五)-- 一种车牌定位法 车牌识别LPR(六)-- 字符分

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

第四篇:车牌定位 车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来.车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源,它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现,只有准确地定位出车牌,才会有后续的车牌分割与字符识别. 目前车牌定位有两大类.基于灰度.基于彩色. 基于灰度: 我们采用的是基于灰度的形态学的车牌定位:首先根据车牌区域中丰富的纹理特征,提取车牌图像中垂直方向的边缘并二值化.然后对得到的二值图像进行数学形态学(膨胀.腐烛.幵闭运算等)的运算,使得车牌区域形成一个闭

用imagemagick和tesseract-ocr破解简单验证码 Tesseract-ocr据说辨识程度是世界排名第三,可谓神器啊. 准备工作: 1.安装tesseract-ocr sudo apt-get install tesseract 2.安装imagemagick sudo apt-get install imagemagick 3.安装rmagick sudo apt-get remove --purge librmagick-ruby-doc librmagick-ruby1.8

OCR,光学字符识别 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程.OCR技术非常专业,一般多是印刷.打印行业的从业人员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料.关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通.汉王.尚书,其产品各有千秋,价格不菲.国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM.微软.HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入

文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记.OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注.尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义.作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术.新方法.新应用层出不穷. OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字.图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符

1)字符串操作 strcpy(p, p1) 复制字符串 strncpy(p, p1, n) 复制指定长度字符串 strcat(p, p1) 附加字符串 strncat(p, p1, n) 附加指定长度字符串 strlen(p) 取字符串长度 strcmp(p, p1) 比较字符串 strcasecmp忽略大小写比较字符串 strncmp(p, p1, n) 比较指定长度字符串 strchr(p, c) 在字符串中查找指定字符 strrchr(p, c) 在字符串中反向查找 strstr(p, p

类 <string> std::string String类的定义 , 其也是个模板类 typedef basic_string<char> string; String class Strings是代表一串字符的对象 标准string类提供了类似于标准容器的接口,但是增加处理字符串所需的特殊的特征 string是basic_string 类模板使用char类型作为字符类型实现的类.使用默认的字符特征和分配器类型.成员类型 成员类型 定义 value_type char trait

THULAC是一款相当不错的中文分词工具,准确率高.分词速度蛮快的:并且在工程上做了很多优化,比如:用DAT存储训练特征(压缩训练模型),加入了标点符号的特征(提高分词准确率)等. 1. 前言 THULAC所采用的分词模型为结构化感知器(Structured Perceptron, SP),属于两种CWS模型中的Character-Based Model,将中文分词看作为一个序列标注问题:对于字符序列\(C=c_1^n\),找出最有可能的标注序列\(Y=y_1^n\).定义score函数\(S(

在泰迪杯A题中,我刚刚接触了Tesseact,其中训练字库中遇到了较多的问题.所以在此记录一下,也当做一个笔记,省得以后忘记. 为了方便 ,将tif命名格式设为[lang].[fontname].exp[num].tif lang是语言 fontname是字体 比如我们要训练自定义字库 ec 字体名:unfont 那么我们把tif文件重命名 ec.ufont.exp0.tif 生成 .box文件 tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 batch.no