计算机图形学 分形树的算法流程图和莱维C型曲线的算法流程图
时间: 2023-11-10 10:50:14 浏览: 229
计算机图形学--分形算法
5星 · 资源好评率100%以下是分形树和莱维C型曲线的算法流程图：
### 分形树算法流程图
1. 定义树干的起始点和长度
2. 计算树枝的终点位置和角度
3. 绘制树枝
4. 重复步骤2-3直到达到树枝的最大长度或者达到最大递归深度
5. 在树枝的末端绘制叶子
### 莱维C型曲线算法流程图
1. 定义曲线的起始点和长度
2. 如果长度小于等于阈值，绘制一条直线
3. 如果长度大于阈值，将曲线分为两段，分别旋转45度，并且长度缩小1/√2
4. 递归地对两段曲线重复步骤2-3
5. 组合曲线
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2. Python在车牌识别中的应用
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3. OpenCV库及其在车牌识别中的应用
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4. SVM（支持向量机）在字符识别中的应用
支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM算法的核心思想是找到一个分类超平面，使得不同类别的样本被正确分类，且距离超平面最近的样本之间的间隔（即“间隔”）最大。在车牌识别中，SVM用于字符的分类和识别，能够有效地处理手写字符和印刷字符的识别问题。
5. EasyPR在车牌识别中的应用
EasyPR是一个开源的车牌识别库，它的c++版本被广泛使用在车牌识别项目中。在Python版本的车牌识别项目中，虽然项目描述中提到了使用EasyPR的c++版本的训练样本，但实际上OpenCV的SVM在Python中被用作车牌字符识别的核心算法。
6. 版本信息
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- OpenCV版本：opencv*.*.*.**
- Numpy版本：numpy1.16.2
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以上版本信息对于搭建运行环境和解决可能出现的兼容性问题十分重要。
7. 毕业设计的意义
该项目对于计算机视觉和模式识别领域的初学者来说，是一个很好的实践案例。它不仅能够让学习者在实践中了解车牌识别的整个流程，而且能够锻炼学习者利用Python和OpenCV等工具解决问题的能力。此外，该项目还提供了一定量的车牌标注图片，这在数据不足的情况下尤其宝贵。
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本项目是一个包含源代码的Python项目，项目代码文件位于一个名为"Python_VLPR-master"的压缩包子文件中。该文件中包含了项目的所有源代码文件，代码经过详细的注释，便于理解和学习。
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