Parametric Rectangular Kirchoff Plate (Hermitain Family) FEMs MATLAB开发

这是一个用MATLAB语言编写的车牌识别程序，该程序能够完整识别车牌的字样，并且将每个识别的号码保存在一个Excel表格中，便于后续的查询和管理。 功能概述 图像输入：用户提供带有车牌的图像，程序将自动识别并提取车牌部分。 字符识别：通过图像处理技术，程序可精确识别车牌上的文字和数字。 结果输出：所有识别的车牌号会按顺序保存在Excel文件中，方便数据存储和访问。 使用方法 将车辆图像输入到程序中。 程序自动进行车牌区域定位和字符分割。 最终识别的号码会输出至Excel表格，以便后续数据分析和追踪。 该程序适用于交通管理、停车场管理等多种场景。

花纹板密度与相关参数详解 前言 花纹钢板是一种表面带有固定形状凸起图案的钢板，常用于防滑、加固结构等场合。根据不同的应用场景，花纹钢板可以分为菱形、扁豆形以及圆豆形等多种类型。将详细介绍花纹钢板的基本厚度、允许偏差、纹高及其理论重量等相关知识。 菱形花纹钢板参数 基本厚度及允许偏差：- 2.5mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为21.6kg/m²。- 3.0mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为25.6kg/m²。- 3.5mm： 允许偏差为±0.3mm，理论重量约为29.5kg/m²。- 4.0mm： 允许偏差为±0.4mm，理论重量约为33.4kg/m²。- 4.5mm： 允许偏差为±0.4mm，理论重量约为37.3kg/m²。- 5.0mm： 允许偏差为+0.4mm/-0.5mm，理论重量约为42.3kg/m²。- 5.5mm： 允许偏差为+0.4mm/-0.5mm，理论重量约为46.2kg/m²。- 6.0mm： 允许偏差为+0.5mm/-0.6mm，理论重量约为50.1kg/m²。- 7.0mm： 允许偏差为+0.6mm/-0.7mm，理论重量约为59.0kg/m²。- 8.0mm： 允许偏差为+0.6mm/-0.8mm，理论重量约为66.8kg/m²。 纹高及允许偏差：- 2.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 3.0mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 3.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 4.0mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 4.5mm厚度： 纹高1.0mm，允许偏差+0.5mm/-0.2mm。- 5.0mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 5.5mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 6.0mm厚度： 纹高1.5mm，允许偏差+0.5mm/-0.4mm。- 7.0mm厚度： 纹高2.0mm，允许偏差±0.5mm。- 8.0mm厚度： 纹高2.0mm，允许偏差。

Matlab椭圆分割代码，方法为“IASR：弱监督语义分割的迭代注释选择和细化”的测试代码。测试步骤如下：第一步：下载压缩模型，密码为：bg15或放入根目录解压。我们已发布与密码：y970的汇总手稿中表6的步骤P1到P4对应的所有模型。第二步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_vgg.py进行SGIR-vgg16评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './result/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现59.3的平均IoU。第三步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_resnet进行SGIR-resnet101评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './resultresnet/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现64.0的平均IoU。第四步：后处理请参考运行CRF。第五步：我们已提供用于评估的matlab代码，您可以评估结果并自行获取IoU，请参阅相关文档。

该项目是对进入车库的汽车进行自动检查的初步阶段，目的是开发一种系统，能够自动识别车牌号，创建汽车数据库并存储汽车图像以进行进一步处理。该项目使用MATLAB开发，并采用统计方法和模板匹配方法来识别车牌字符。代码和模板进行了微调，以在受控环境中检测澳大利亚新南威尔士州的车牌文本。 系统硬件包括： Arduino微控制器 三个USB网络摄像头 超声波传感器 面包板 USB对接端口 跳线 LED模型车 如何运行： 将LED连接到Arduino引脚D11。 将超声波传感器的Trig引脚连接到D12，Echo连接到D13。 将摄像头模块连接到USB端口，以获取输入图像。 在MATLAB命令窗口中，输入webcamlist以检测连接的USB摄像头，并使用以下代码来测试摄像头： cam = webcam('Logitech'); preview(cam); 确保在运行前测试摄像头连接，并根据需要调整超声波传感器的设置。

线性和分配的匈牙利算法，适用于方形和矩形成本矩阵。因此，对于将M个工人与N个任务匹配的常见示例，M和N可以不同。该实现与另外两个现有的Matlab版本进行了速度对比。此实现对于矩形成本矩阵表现更佳，测试结果显示，其运行速度比其他版本快了超过10倍（具体图表可以参考：GitHub链接）。

TestKingonline DB2 000-730 题库涵盖了大多数考试题目。

MATLAB开发：MATLABPool游戏开发技巧。介绍一个简单的6球台球游戏的开发过程。

任意分布随机数生成器，适用于MATLAB开发。

Google.m是一个简单的Shell接口，用于在Matlab中启动谷歌搜索。这个工具允许用户直接从Matlab环境中执行网络搜索操作。