成果黑白圖片

㈠ photoshop 彩色突然變黑白，怎麼恢復急~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

如果是選擇了灰度是不可以恢復彩色的，如果是動了通道模式就可以恢復。

1、打開Photoshop。

㈡ 中國克隆技術的成果

2000年6月，中國西北農林科技大學從成年山羊體細胞中克隆了兩只「克隆山羊」，其中一隻因呼吸發內育不良而過早容死亡。據報道，研究小組採用的克隆技術與「多莉」克隆技術完全不同，這表明中國科學家已經掌握了體細胞克隆的前沿技術。

2012年3月18日凌晨，中國農業科學院北京畜牧獸醫學院胚胎工程與生殖技術實驗室在昌平實驗牛場剖腹產獲得體細胞克隆牛。.奶牛懷孕279天，出生時體重58.2公斤。目前各項生理指標均正常。克隆的後代經北京華達方瑞鑒定中心鑒定，與細胞源供體牛的DNA完全一致。

(2)成果黑白圖片擴展閱讀：

克隆的主要分類：

1、人體藝術克隆

人體藝術克隆與醫學上的人體克隆完全不同。這里我們借用克隆的「復制」概念。這不僅聽起來新穎，而且容易記憶，更重要的是，只有「克隆」這個詞才能准確、真實地突出這項技術的優良特性。

2、動植物

許多植物具有先天的克隆能力。例如，如果你從一棵大柳樹上砍下幾根枝條，把它們插進土裡，枝條就會長成活潑可愛的柳樹；如果你把土豆切成小塊，種在地里，你就可以收獲許多新鮮的土豆。

參考資料來源：網路—克隆

㈢ 畢達格拉斯有什麼樣的研究成果

古代希臘著名的數學家畢達格拉斯，大約生於公元前582年，幼年時代是在希臘的薩漠斯島度過的。他的父親內薩庫斯是一個富有的寶石雕刻匠和批發商。他跟父親學會了在金屬上雕刻花紋的手藝，但他從小最喜歡的是數學和音樂，並對幾何學發生了濃厚的興趣。

埃及的先進科學成就強烈地吸引了年輕的畢達格拉斯，他決意到埃及去旅行和考察。據公元前3世紀的亞歷山大里亞博物館的圖書館長卡利馬科斯的記載，畢達格拉斯曾在埃及住過多年，並曾向埃及的祭司們學習過數學知識。畢達格拉斯在數學上的成就便是在吸收埃及的科學成就的基礎上取得的。

畢達格拉斯把畢生的精力都花費在數學的研究上。他第一個使數學這門學科超出了商業需要的范圍。他的刻苦鑽研，推進了數學的發展，特別是對幾何做出了卓越的貢獻。他認為數目是數學中最基本的元素，把數分為奇數、偶數。畢達格拉斯提出了無理數的理論以及幾何學上的點、線、面和空間的概念。他認定：在平面上以一點為中心可以延展成6個等邊三角形、4個直角三角形和3個正六邊形，這是他在對周邊事物進行細致觀察的基礎上，又經過獨立鑽研而得出的結論。

畢達格拉斯在數學上最突出的成就，是他發現了勾股定理，畢達格拉斯發現花磚上的直角三角形三邊之間似乎存在著一種特殊關系。於是，它先在一條直角邊上寫個a，在另一條直角邊上寫個b，在斜邊上寫個c，用a、b、c分別表示三角形三邊的長度。相鄰的兩個黑色三角形組成一個正方形，面積為a穉=a2，相鄰的另兩個黑色三角形又組成一個正方形，其面積為b穊=b2，相鄰又相間的4個黑白相間的三角形則組合成一個更大的正方形，其面積為c穋=c2，而其面積又等於兩個小正方形的面積之和。由此他得出了直角三角形三邊之間的關系式：a2+b2=c2。

畢達格拉斯在天文學上的研究成果，對後世也有影響。他認為宇宙的中心是「中心火」，月亮、地球和金、木、水、火、土五大行星環繞「中心火」旋轉，它們運動的和諧，奏出一種「天體音樂」。他的這種關於天體運行的假說預示了後來地動說的理論。「天體音樂」預示太陽系各行星是有規律、有秩序的。他還發現了月球是從太陽取得光的。

畢達格拉斯還從事哲學研究，是古希臘第一個唯心主義學派的創始人，他提出一對對矛盾的范疇：有限與無限、一與多、奇數與偶數等。這些都為以後哲學的發展做出了一定的貢獻。

畢達格拉斯的學說和思想不僅對後世影響非常深遠，他那處處留心皆學問，善於思考，刻苦鑽研的精神，更為後人樹立了榜樣。

㈣ 看圖猜成語,一幅黑白歐式建築圖片,四字成語

答案是【十里洋場】

建議提問的朋友遇到正確答案時，能夠及時將最快回答正確的答案採納，免得其他朋友以為前面還沒正確的答案而費盡腦筋。

採納他人的答案，既是對他人勞動成果的肯定，也是對答題者的一種鼓勵，且提問者和答題者雙方都能獲得財富值，正所謂一舉多得，何樂而不為？

如果覺得我的回答未徹底解決你的問題或有其它疑難，盡可向我發起追問，亦可求助於我的團隊。

㈤ 怎麼畫黑白卡通漫畫畫的步驟圖片

手繪的話

1. 構圖.2.起草.將大概輪廓在紙上定下來。

3.完成鉛筆稿.

4.用透寫台將鉛筆稿轉為線稿.

5.開始上色.先上深色再上淺色.先上大塊面積的顏色.然後再上細節部分的顏色.

6.顏色大致上完後，再細致的將失誤的地方修改過來.將細節不足的地方加強下細節部分等等.就是一個修圖的過程.

電腦CG的話.（配合數位板～～）

1.構圖.2.起草.3.完成鉛筆稿.4.用透寫台將鉛筆稿轉為線稿.5.用掃描儀或者數碼相機將線稿傳到電腦上.然後在電腦里修改線條.6.用軟體上色.在電腦裡面上色跟手繪不一樣，電腦裡面是先上淺色再上深色.7.然後加些效果啥啥的.基本就OK了

畫手、眼睛、和衣服的皺褶需要怎麼練習

畫畫需要多觀察多練習～ 可以對著實物練習，也可以通過臨摹漫畫里的手.眼睛.褶皺來練習. 總之多畫就熟練了.！

線條怎麼放鬆？畫得多了，熟悉了線條感就自然出來了，流暢富有變化的線條是熟練的成果～

在電腦上做畫也是一樣的，需要多熟悉練習～～

原稿多大.額.掃描大小可選吧.用數碼相機拍攝的話也沒問題的.做壁紙看你電腦解析度啦.

需要哪些工具？

在電腦上做畫的畫，數位板一個， 制圖軟體一個或多個，我推薦comic studio和SAI還有PS(全稱：Photoshop)

在PS里上顏色..請看前面的步驟.先淺後深..先上主色，然後加高光跟陰影.

採納啦，想知道關於漫畫的用具也盡可以追問，不過要採納啦！

㈥ 如何使圖片轉換成WORD文檔

你是想把圖片里的字在word里設計吧？
那你可以用「尚書」。
掃描文字，結果以圖片格式(.bmp)存入電腦。然後使用ORC識別系統進行轉換，最終用WORD進行修改編輯。下面教你如何使用ORC:
OCR是英文Optical Character Recognition的縮寫，翻譯成中文就是通過光學技術對文字進行識別的意思, 是自動識別技術研究和應用領域中的一個重要方面。它是一種能夠將文字自動識別錄入到電腦中的軟體技術，是與掃描儀配套的主要軟體，屬於非鍵盤輸入范疇，需要圖像輸入設備主要是掃描儀相配合。現在OCR主要是指文字識別軟體，在1996年清華紫光開始搭配中文識別軟體之前，市場上的掃描儀和OCR軟體一直是分開銷售的，專業的OCR軟體讜縲┦焙蚵艫帽壬�枰腔掛�蟆K孀派�枰欠直媛實奶嶸�琌CR軟體也在不斷升級，掃描儀廠商現在已把專業的OCR軟體搭配自己生產的掃描儀出售。OCR技術的迅速發展與掃描儀的廣泛使用是密不可分的，近兩年隨著掃描儀逐漸普及和OCR技術的日臻完善，OCR己成為絕大多數掃描儀用戶的得力助手。
一、OCR技術的發展歷程
自20世紀60年代初期出現第一代OCR產品開始，經過30多年的不斷發展改進，包括手寫體的各種OCR技術的研究取得了令人矚目的成果，人們對OCR產品的功能要求也從原來的單純注重識別率，發展到對整個OCR系統的識別速度、用戶界面的友好性、操作的簡便性、產品的穩定性、適應性、可靠性和易升級性、售前售後服務質量等各方面提出更高的要求。
IBM公司最早開發了OCR產品，1965年在紐約世界博覽會上展出了IBM公司的OCR產品——IBMl287。當時的這款產品只能識別印刷體的數字、英文字母及部分符號，並且必須是指定的字體。20世紀60年代末，日立公司和富士通公司也分別研製出各自的OCR產品。全世界第一個實現手寫體郵政編碼識別的信函自動分揀系統是由日本東芝公司研製的，兩年後NEC公司也推出了同樣的系統。到了1974年，信函的自動分揀率達到92％左右，並且廣泛地應用在郵政系統中，發揮著較好的作用。1983年日本東芝公司發布了其識別印刷體日文漢字的OCR系統OCRV595，其識別速度為每秒70～100個漢字，識別率為99．5％。其後東芝公司又開始了手寫體日文漢字識別的研究工作。
中國在OCR技術方面的研究工作相對起步較晚，在20世紀70年代才開始對數字、英文字母及符號的識別技術進行研究，20世紀70年代末開始進行漢字識別的研究。1986年，國家863計劃信息領域課題組織了清華大學、北京信息工程學院、沈陽自動化所三家單位聯合進行中文OCR軟體的開發工作。至1989年，清華大學率先推出了國內第一套中文OCR軟體--清華文通TH-OCR1.0版，至此中文OCR正式從實驗室走向了市場。清華OCR印刷體漢字識別軟體其後又推出了TH-OCR 92高性能實用簡／繁體、多字體、多功能印刷漢字識別系統，使印刷體漢字識別技術又取得重大進展。到1994年推出的TH-OCR 94高性能漢英混排印刷文本識別系統，則被專家鑒定為「是國內外首次推出的漢英混排印刷文本識別系統，總體上居國際領先水平」。上個世紀90年代中後期，清華大學電子工程系提出並進行了漢字識別綜合研究，使漢字識別技術在印刷體文本、聯機手寫漢字識別、離線手寫漢字識別和離線手寫數字元號識別等領域全面地取得了重要成果。具有代表性的成果是TH-OCR 97綜合集成漢字識別系統，它可以完成多文種(漢、英、日)印刷文本、聯機手寫漢字、離線手寫漢字和手寫數字的識別輸入。幾年來，除清華文通TH-OCR外，其它如尚書SH-OCR等各具風格的OCR軟體也相繼問世，中文OCR市場穩步擴大，用戶遍布世界各地。
可以說目前印刷體OCR的識別技術已經達到較高水平。OCR產品已由早期的只能識別指定的印刷體數字、英文字母和部分符號，發展成為可以自動進行版面分析、表格識別，實現混合文字、多字體、多字型大小、橫豎混排識別的強大的計算機信息快速錄入工具。對印刷體漢字的識別率達到98％以上，即使對印刷質量較差的文字其識別率也達到95％以上。可識別宋體、黑體、楷體、仿宋體等多種字體的簡、繁體，並且可以對多種字體、不同字型大小混合排版進行識別，對手寫體漢字的識別率達到70％以上。特別是我國的漢字OCR技術經過十幾年的努力，克服了起步晚、漢字字元集異常龐大等困難，單字的識別速度(指在單位時間內所完成的從特徵提取到識別結果輸出的字數)可以達到70字／秒以上。由於印刷體OCR漢字識別技術已經比較成熟，所以OCR產品被廣泛地應用在新聞、印刷、出版、圖書館、辦公自動化等各個行業。
專業型OCR產品多是面向特定的行業，即適用於每天需處理大量表格信息錄入的部門，如郵政、稅務、海關、統計等等。這種面向特定行業的專業型OCR系統，格式較為固定，識別的字元集相對較小，經常與專用的輸入設備結合使用，因此具有速度快、效率高等特點，比如郵件自動分揀系統等。
手寫文稿的識別直到1996、1997年才開始有產品問世，而且是作為印刷文稿識別產品的一項附加功能提供的。由於人寫字的習慣千差萬別，實現自由手寫體識別相當困難，所以手寫體OCR技術的使用領域是聯機手寫體識別，即人一邊寫，計算機一邊識別，是一種實時識別方式。
二、OCR的基本原理
簡單地說，OCR的基本原理就是通過掃描儀將一份文稿的圖像輸入給計算機，然後由計算機取出每個文字的圖像，並將其轉換成漢字的編碼。其具體工作過程是，掃描儀將漢字文稿通過電荷耦合器件CCD將文稿的光信號轉換為電信號，經過模擬／數字轉換器轉化為數字信號傳輸給計算機。計算機接受的是文稿的數字圖像，其圖像上的漢字可能是印刷漢字，也可能是手寫漢字，然後對這些圖像中的漢字進行識別。對於印刷體字元，首先採用光學的方式將文檔資料轉換成原始黑白點陣的圖像文件，再通過識別軟體將圖像中的文字轉換成文本格式，以便文字處理軟體的進一步加工。其中文字識別是OCR的重要技術。
1．OCR識別的兩種方式
與其它信息數據一樣，在計算機中所有掃描儀捕捉到的圖文信息都是用0、1這兩個數字來記錄和進行識別的，所有信息都只是以0、1保存的一串串點或樣本點。OCR識別程序識別頁面上的字元信息，主要通過單元模式匹配法和特徵提取法兩種方式進行字元識別。
單元模式匹配識別法(Pattern Matching)是將每一個字元與保存有標准字體和字型大小點陣圖的文件進行不嚴格的比較。如果應用程序中有一個已保存字元的大資料庫，則應用程序會選取合適的字元進行正確的匹配。軟體必須使用一些處理技術，找出最相似的匹配，通常是不斷試驗同一個字元的不同版本來比較。有些軟體可以掃描一頁文本，並鑒別出定義新字體的每一個字元。有些軟體則使用自己的識別技術，盡其所能鑒別頁面上的字元，然後將不可識別的字元進行人工選擇或直接錄入。
特徵提取識別法(Feature Extraction)是將每個字元分解為很多個不同的字元特徵，包括斜線、水平線和曲線等。然後，又將這些特徵與理解(識別)的字元進行匹配。舉個簡單的例子，應用程序識別到兩條水平橫線，它就會「認為」該字元可能是「二」。特徵提取法的優點是可以識別多種字體，例如中文書法體就是採用特徵提取法實現字元識別的。
多數OCR應用軟體都加入了語法智能檢查功能，這種功能進一步提高了識別率。它主要通過上下文檢查法實現拼寫和語法的糾正，在文字識別時，OCR應用程序會做多次的上下文銜接性檢查，根據程序中已經存在的片語、固定的用詞順序，對應的檢查字元串的用詞字。比較高級的應用軟體會自動用它「認為」正確的詞語替換錯誤詞語，糾正語句意思。
2．文字識別的幾個步驟
文字識別包括以下幾個步驟：圖文輸入、預處理、單字識別和後處理等。
（1）圖文輸入
是指通過輸入設備將文檔輸入到計算機中，也就是實現原稿的數字化。現在用得比較普遍的設備是掃描儀。文檔圖像的掃描質量是OCR軟體正確識別的前提條件。恰當地選擇掃描解析度及相關參數，是保證文字清楚、特徵不丟失的關鍵。此外，文檔盡可能地放置端正，以保證預處理檢測的傾斜角小，在進行傾斜校正後，文字圖像的變形就小。這些簡單的操作，會使系統的識別正確率有所提高。反之，由於掃描設置不當，文字的斷筆過多可能會分檢出半個文字的圖像。文字斷筆和筆畫粘連會造成有些特徵丟失，在將其特徵與特徵庫比較時，會使其特徵距離加大，識別錯誤率上升。
（2）預處理
掃描一幅簡單的印刷文檔的圖像，將每一個文字圖像分檢出來交給識別模塊識別，這一過程稱為圖像預處理。預處理是指在進行文字識別之前的一些准備工作，包括圖像凈化處理，去掉原始圖像中的顯見雜訊(干擾)。主要任務是測量文檔放置的傾斜角，對文檔進行版面分析，對選出的文字域進行排版確認，對橫、豎排版的文字行進行切分，每一行的文字圖像的分離，標點符號的判別等。這一階段的工作非常重要，處理的效果直接影響到文字識別的准確率。
版面分析是對文本圖像的總體分析，是將文檔中的所有文字塊分檢出來，區分出文本段落及排版順序，以及圖像、表格的區域。將各文字塊的域界(域在圖像中的始點、終點坐標)，域內的屬性(橫、豎排版方式)以及各文字塊的連接關系作為一種數據結構，提供給識別模塊自動識別。對於文本區域直接進行識別處理，對於表格區域進行專用的表格分析及識別處理，對於圖像區域進行壓縮或簡單存儲。行字切分是將大幅的圖像先切割為行，再從圖像行中分離出單個字元的過程。
（3）單字識別
單字識別是體現OCR文字識別的核心技術。從掃描文本中分檢出的文字圖像，由計算機將其圖形、圖像轉變成文字的標准代碼，是讓計算機「認字」的關鍵，也就是所謂的識別技術。就像人腦認識文字是因為在人腦中已經保存了文字的各種特徵，如文字的結構、文字的筆畫等。要想讓計算機來識別文字，也需要先將文字的特徵等信息儲存到計算機里，但要儲存什麼樣的信息及怎樣來獲取這些信息是一個很復雜的過程，而且要達到非常高的識別率才能符合要求。通常採用的做法是根據文字的筆畫、特徵點、投影信息、點的區域分布等進行分析。
中國漢字常用的就有幾千，識別技術就是特徵比較技術，通過和識別特徵庫的比較，找到特徵最相似的字，提取該文字的標准代碼，即為識別結果。比較是人們認識事物的一種基本方法，漢字識別也是通過比較找出漢字之間的相同、相似、相異，把握其量和質的關系，以及時間與空間的關系等。對於大字元集的漢字一般採用多級分類，多特徵、全方位動態匹配求相似集，以保證分類率高、適應性強、穩定性好；細分類重點在於對相似集求異匹配、加權處理、結構判別，定量、定性分析，以及前後聯接詞的關系，最後進行判別。漢字識別實質上是比較科學或認知科學在人工智慧方面的應用，其關鍵技術是識別特徵庫。計算機有了這樣的一個特徵庫，才能完成認字的功能。
在圖像文檔的版面中，除了有文字、圖片，有時還會有表格存在，為了使識別後的表格數字化，需要在版面分析過程中，對表格域進行特殊的處理，它包括對表格線的結構信息的提取，對表格內文字域的分檢，完成對表格線和對文字域的識別，並根據表格線的數字化生成不同的文件格式。由於文檔中的表格隨意性大，格式多樣，有封閉式的，也有開放式的，特別是表格中的斜線，給表格分析造成一定的困難。
（4）後處理
後處理是指對識別出的文字或多個識別結果採用片語方式進行上下匹配，即將單字識別的結果進行分詞，與詞庫中的片語進行比較，以提高系統的識別率，減少誤識率。
漢字字元識別是文字識別領域最為困難的問題，它涉及模式識別、圖像處理、數字信號處理、自然語言理解、人工智慧、模糊數學、資訊理論、計算機、中文信息處理等學科，是一門綜合性技術。近幾年來，印刷漢字識別系統的單字識別正確率已經超過95％，為了進一步提高系統的總體識別率，掃描圖像、圖像的預處理以及識別後處理等方面的技術也都得到了深入的研究，並取得了長足的進展，有效地提高了印刷漢字識別系統的總體性能。清華大學在此方面的研究成果突出，已經成為世界上的最具權威的機構之一。目前，清華紫光的全系列掃描儀中都配裝了清華OCR千禧版軟體，它在識別率、表格識別甚至規范手寫體的識別方面，均達到了較高水平。
三、OCR文字識別技巧
在最近幾年中，OCR識別技術隨著掃描儀的普及得到了飛速的發展，掃描、識別軟體的性能不斷強大並向智能化不斷升級發展。但是要想快速地獲取正確的掃描結果，得到高效率的文字錄入，必須認真學習有關知識，結合實踐經驗，摸索出自己的全套解決方案。有時我們在作文字識別工作時識別率非常低，根本達不到軟體所說的95％以上，請先不要責怪硬體或軟體，其實這是沒有掌握好掃描及OCR識別技巧的原因。
下面是文字識別操作中經常用到了一些方法和技巧。
1．解析度的設置是文字識別的重要前提。一般來講，掃描儀提供較多的圖像信息，識別軟體比較容易得出識別結果。但也不是掃描解析度設得越高識別正確率就越高。選擇300dpi或400dpi解析度，適合大部分文檔掃描。注意文字原稿的掃描識別，設置掃描解析度時千萬不要超過掃描儀的光學解析度，不然會得不償失。下面是部分典型設置，僅供參考。
(1)1、2、3號字的文章段，推薦使用200dpi。
(2)4、小4、5號字的文章段，推薦使用300dpl
(3)小5、6號字的文章段，推薦使用400dpl
(4)7、8號字的文章段，推薦使用600dpi。
2. 掃描時適當地調整好亮度和對比度值，使掃描文件黑白分明。這對識別率的影響最為關鍵，掃描亮度和對比度值的設定以觀察掃描後的圖像中漢字的筆畫較細但又不斷開為原則。進行識別前，先看看掃描得到的圖像中文字質量如何，如果圖像存在黑點或黑斑時或文字線條很粗很黑，分不清筆畫時，說明亮度值太小了，應該增加亮度值在試試；如果文字線條凹凸不平，有斷線甚至圖像中漢字輪廓嚴重殘缺時，說明亮度值太大了，應減小亮度後再試試。
3．選好掃描軟體。選一款好的適合自己的OCR軟體是作好文字識別工作的基礎，一般不要使用掃描儀自帶的OEM軟體，OEM的OCR軟體的功能少、效果差，有的甚至沒有中文識別，經過比較，我認為清華紫光OCR2003專業版和尚書OCR6.0文本自動識別輸入系統的識別能力與使用功能更突出一些。再選一個圖像軟體，OCR軟體不是有掃描介面嗎？為什麼還找圖像軟體？第一，OCR軟體不能識別所有的掃描儀；第二，也是最關鍵的，利用圖像軟體的掃描介面掃描出來的圖像便於處理；一般選用PHOTOSHOP。
4．如果要進行的文本是帶有格式的，如粗體、斜體、首行縮進等，部分OCR軟體識別不出來，會丟失格式或出現亂碼。如果必須掃描帶有格式的文本，事先要確保使用的識別軟體是否支持文字格式的掃描。也可以關閉樣式識別系統，使軟體集中注意力查找正確的字元，不再顧及字體和字體格式。

㈦ 大學英語四級成績單上的照片全國統一都是黑白的嗎有沒有彩色的求權威回答！

你好，這兩天忙，沒及時回答您的問題。
大學英語四六級上的照片一律是黑白照。
但是一般報名採集的照片用什麼底色、用什麼照片都是學校定的。一般有幾種顏色紅、藍、白，當然不同的顏色出來的成績單上的照片的深淺度也會不同，但是總歸是一種黑白的，不會出現彩色的。
不謝哈

㈧ 前景與背景差分得到的灰度圖像，如何將目標識別出來

嵌入式汽車身份自動識別系統

一、項目介紹
（研究目標、研究背景及現狀、工作原理和方案設想、計劃進度安排等）

見附錄。
二、項目自我評價
1、先進性：
在數字信息技術和網路技術高速發展的後PC時代，隨著嵌入式處理器性能的不斷提高，高性能的處理器已經能滿足復雜演算法應用和其他復雜功能應用，嵌入式將不可避免得走進各個領域。另一方面，伴隨著我國經濟的快速發展和北京奧運會的舉行，「交通智能化」將毋庸質疑的成為熱門話題。由於交通行業的特殊性，其對ITS設備的技術參數、使用條件都有苛刻的要求，而嵌入式恰好能夠滿足此要求，因此嵌入式智能交通設備的大范圍應用是必然趨勢。嵌入式汽車身份自動識別系統是智能化交通管理系統的重要組成部分，是嵌入式技術與汽車身份識別技術的完美結合，他涵蓋了嵌入式車牌識別、嵌入式車標識別以及汽車顏色識別三大主體功能，力求將汽車目標一次性鎖定。
它擁有以下優點：
1、高度獨立：使用嵌入式技術，僅通過通信介面與應用系統連接，獨立性高。
2、功能齊全：同時識別汽車車牌、車標及顏色，一次性鎖定目標，具有現有系統所沒有的強大功能。
3、可塑性強：前端可與信號觸發裝置等上游產品結合，末端內置無線網路及多種串口介面以便與下游產品結合。系統功能與使用范圍得到極大拓展。
4、易於維護：修理、維護僅涉及本系統而不影響其他模塊，維護成本遠低於同類產品。
5、便攜靈活：設備高度集成，小巧靈活，使用方便。

2、可操作性和可實現性：
目前，車牌識別、車標識別等技術日趨成熟與完善，相關資料較易獲取。現有的嵌入式技術也比較成熟。故，從技術難度上講該選題較於其他的前沿科學容易實現。選題所涉及的設備和材料也較易獲得，且成本適中。
3、創新點：
現有的車牌識別裝置一般使用電腦處理數據，有些甚至需要若乾颱電腦合作完成，佔用大量空間與資源。即使偶有由嵌入式完成的系統其功能也僅限於車牌識別或車標識別。本系統創造性地將嵌入式與車牌識別、車標識別以及汽車顏色識別相結合，一次性解決了目前設備體系臃腫、集成難度大、穩定性差，維護難，功能單一等問題。
4、可能存在的問題：
目前，主要問題是嵌入式集成度及無線傳輸的距離。我們所設想的理想情況是：針對現在大多使用電腦整機處理數據，設備靈活性差的缺點，開發出攜帶型、數據可無線傳輸的汽車身份識別系統。但是由於我們時間、精力和資金的限制，「便攜的程度」是目前最大的難題。另外車速與景深對圖像識別的影響問題也是我們可能會面對的難題。

三、預期成果

（成果的具體形式，如：申請專利、公開發表論文、製作科技實物（含軟體程序）等，可以同時有多種成果形式）

我們預計我們的實驗成果有以下幾個方面。
首先，我們計劃製作出科技實物，即確實地完成該嵌入式系統，拿出實實在在的成果。
第二，從我們對市場現狀的分析來看，該嵌入式汽車身份識別系統的市場前景非常樂觀，故可以將我們的產品申請專利並投入市場進行生產。
第三方面，由於汽車顏色、車牌、車標的組合識別還沒有合適的演算法，所以在完成本系統的過程中我們不可避免的要完成演算法設計，而這部分成果可以通過公開發表論文的形式進行展示。
因為我們計劃完成一個系統，所以我們需要同時完成該系統的硬體和軟體兩個部分。從大的角度來看，軟體及演算法部分的成果可以通過論文發表，而硬體方面的成果則可以通過投入生產和申請專利來體現。無疑，我們的成果形式會比只做軟體部分或者只做硬體部分的選題多。這也是我們的一大優勢。
實驗環境要求
經費預算 內容 用途 預算金額 預計執行時間
CCD攝像部分 前端圖像的獲取，購買攝像頭或攝像機 3000 07.12~ 08.2月
輔助光源 針對特殊環境進行光線補充 1500 07.12~ 08.2月
圖像採集卡 模擬信號數字化 2500 07.12~ 08.2月
嵌入式系統硬體設施 圖像的處理 4000 08.3~ 08.10月
硬碟錄像機 視頻信息的存儲 2500 08.10~ 08.12月
顯示裝置 輸出圖像識別結果 1500 08.12~ 09.2月
無線收發或有線傳輸裝置 信息的傳輸 2500 09. 2~ 09.3月
機械加工 機械零件組裝成樣機 2000 最後階段
合計：19500元
學院審批意見
專家委員會評審意見
學校審批意見
附錄一：選題的現狀、背景及意義
自1885年，世界上第一台汽車誕生至今，汽車為我們日常工作與生活的帶來了翻天覆地的影響。一百多年來，汽車以其價格低廉，操作方便等優勢逐漸被大眾所接受，走入了千家萬戶。在我國，每年都有許多人加入有車一族。隨之而來的自然是越來越快捷方便的生活方式以及由此引發的一系列問題：汽車盜竊案每年逾萬，交通事故時有發生……無疑，汽車需要規范管理。現在，我國的大部分汽車管理工作都是由人來操作完成的。不難想像，面對越來越龐大的汽車隊伍，人工操作明顯的力不從心。所以「交通智能化」將成為未來交通管理的必然趨勢。
要實現交通智能化怎麼可以沒有「汽車身份」的識別呢。早在上個世紀九十年代初，汽車身份識別已經引起了全世界的廣泛重視，人們開始研究有關汽車身份證——汽車牌照自動識別的相關問題。幾年後，汽車的另一個重要的身份象徵——汽車標志識別也成為了熱門話題。車牌識別的一般途徑為：採用計算機圖象處理技術對車牌進行分析後自動提取車牌信息以確定車牌號。車標識別則基於邊緣直方圖和模板匹配相關系數混合的演算法。目前車牌與車標識別的理論已經成熟，離線演算法識別率已經達到較高的水平，同時正向著集成化、智能化方向發展。
在智能化交通管理系統中，汽車身份識別相當於vc++中的「基類」地位，即智能化交通管理系統中的其他子模塊需要在汽車身份識別的基礎上進行繼承和發展。所以我們認為，汽車身份識別要求較高的集成度，最好能由可以嵌入到其他系統中的、集成度高的模塊來完成，如單片機、CPLD。而現階段的汽車身份識別大部分卻是依靠計算機來完成的。
另外，由於汽車身份識別的「基類」定位，使用時對「能否唯一的鎖定汽車」以及「能否很快地判定是哪輛車」就有了一定的要求。而現階段的汽車身份識別卻僅依靠單純的識別車牌來完成。市場上存在的也多是車牌或是車標的單獨識別系統，將二者結合的系統則非常罕見。而這些單一的系統顯然很難達到真正的識別鎖定汽車身份的目的。
結合智能化交通管理系統的要求，現今汽車身份識別的現狀以及二者的發展趨勢，我們小組選擇了嵌入式汽車身份自動識別系統作為我們本次創新實驗計劃的選題。我們計劃以嵌入式完成汽車身份識別後，將處理完的數字信息傳遞到智能化交通管理系統的其他模塊中。用嵌入式代替電腦處理汽車身份識別將大大提高智能化交通管理系統的集成度，降低成本。區別於單一的識別系統，我們設計完成的汽車身份識別系統將車牌識別與車標識別相結合，並輔以汽車顏色識別。同時識別，同時輸出，從而從多方面判斷並鎖定汽車，力求達到萬無一失。從而極大地方便了該系統在各個領域的使用。
公安交管領域，該嵌入式汽車身份自動識別系統可被應用在交管系統中。將本產品嵌入到用來測速、測超載的其他交通設施中，就可以完成一系列的管理工作；與終端電腦處理系統相連，傳輸的是已經經過處理的數字信息而非圖片信息，大大節省了終端電腦的處理時間和內存空間，提高反應速度與處理效率，有效解決交管領域人手不足的現狀。
在園區車輛管理方面，本嵌入式汽車身份自動識別系統將留有埠，使其可以與園區的業主入住時所登記的汽車信息庫相連。在園區大門處，安裝我們的車牌自動識別系統，以對進出車輛自動識別，然後將數據傳到資料庫並根據資料庫中的車牌數據判斷是否是園區內的車輛，然後分情況處理。這將大大增加園區汽車的安全系數，而使用該系統的成本遠低於使用電腦處理的系統的成本。
關於停車場管理，我們的嵌入式車牌自動識別系統可以完成智能化管理過程。將系統安裝在停車場的出、入口處，用來對進出停車場的車輛進行自動識別，而處理後的數據將傳入終端電腦，由終端電腦結合傳入的信息與資料庫判斷是否屬已買（或租）車位的車輛做出相應處理。
綜上，我們有理由相信我們計劃完成的嵌入式車牌自動識別系統可以在未來的交通智能化管理系統中發揮舉足輕重的作用，是值得去研究和探索的。

附錄二：工作原理及方案設想
本汽車身份識別系統包含車牌識別、車色以及車標的識別，本系統將使用嵌入式系統完成此三部分的識別。由於我們剛接觸這部分內容，所以想法不是很成熟。
下面將分車牌識別與車色、車標識別以及嵌入式三個部分介紹我們的工作原理和方案。

第一部分：車牌識別
1、總體結構

車牌自動識別系統主要分為三大模塊:（1）觸發：即前端設備的數據入口處，如測速系統等。(2)圖像處理部分：分為圖像採集、車牌定位、字元分割和字元識別四部分。(3)無線傳輸系統將所處理得的數據傳送至後端應用系統，如交通違規管理系統，只能停車場系統，安檢系統等。
2、演算法部分
①前端CCD攝像機：
原始圖像獲取
由CCD攝像機及輔助照明裝置組成。獲取圖像質量的好壞直接影響到後端處理和識別的效果. 要獲得比較清晰的圖像, 需要考慮許多影響圖像質量的因素, 主要包括: 攝像頭和圖像卡的選取, 攝像機的位置標定, 汽車的車速, 出入單位的汽車車隊之間的距離, 天氣、光線等情況對攝像機所攝圖像曝光量的影響。
判斷是否有車輛進入觀測區
採用圖像差值法來判斷監測區是否有目標進入，即首先將視頻圖像灰度化，然後比較兩幅圖像對應像素點的灰度值，看是否有變化以及變化有多少。
圖像差分只能測定監測區中是否有物體經過，但它是否交通車輛，尚未可知。鑒於圖像差分所產生的雜訊、行人、自行車比汽車所佔區域小得多，設計尺度濾波器將尺度較小的物體及雜訊濾掉。
②車牌定位及預處理
左圖為車牌定位的主要演算法。完成基本的車牌定位後，還需要對車牌進行一些基本的預處理。包括傾斜矯
正與鉚釘和邊框的去除。
I、車牌字元的傾斜矯正
車牌字元分割的難點在有些車牌是傾的，直接分割效果不好，需要做校正。首先求出車牌的傾斜率，根據此斜率對車牌做旋轉校正。
II、車牌邊框和鉚釘的去除
先驗知識：對於標准車牌，字元間間距為12mm，第2、3個字元間間距為34mm，其中，中間小圓點l0mm寬，小圓點與第2、3個字元間間距分別為12mm。在車牌邊框線的內側，通常有四個鉚釘，他們不同程度地與第2個字元或第6個字元粘連，如果不去除鉚釘，將給第2和第6在字元的識別造成困難。
將車牌圖像進行二值化後，圖像僅黑、白二值。白色像素點(灰度值255)取1，黑色像素點(灰度值0)取0，這里採用的是白底黑字模式。對車牌圖像逐行進行從內向外式掃描，當掃描到車牌圖像某一行中，白色像素點的寬度大於某一閥值時(第一個符合條件的行)，則認為是車牌字元的邊沿處，切除這一行以上或以下的所有行。
③車牌字元分割
右圖為車牌
字元分割的主要
演算法。
在此，由於
我們的知識有限
就不對這些演算法
做具體介紹了。

④字元識別方法
字元
識別是車
牌識別的
核心部分。
常見的車
牌字元識
別演算法包
括六種。
我們將他
們羅列在
右圖中。
其中，我們比較感興趣的是基於神經網路的字元識別演算法。下面，我們具體介紹兩種比較簡單且普遍的演算法以及基於神經網路的字元識別演算法。
I、模板匹配車牌字元識別
中國車牌的字元模板分為漢字、英文字母和數字模板，由統計方法構造並保存到資料庫中。模板匹配是將字元模板和標准化了的車牌字元進行匹配來識別字元。
II、特徵匹配車牌字元識別
車牌識別的方法中，可利用的字元特徵很多，大致可以分為結構特徵、象素分布特徵及其他特徵。
在這里，我們擬重點突破神經網路法，因為人工神經網路技術具有非線性描述、大規模並行分布處理能力、高度魯棒性和自學習與聯想等特點，適用於非線性時變大系統的模擬與在線控制。具體步驟如下圖所示：
此外，我們還會嘗試將各種演算法結合起來，以揚長避短，如：將遺傳演算法與人工神經網路結合起來，既能利用遺傳演算法能並行計算且能快速、全局搜索的優點又能克服神經網路固有的搜索速度慢且易陷入局部旱熱的缺點等。
由於我們還在大學二年級學習專業基礎課程，對圖像處理的最新演算法還不夠了解，我們會在實際操作過程中，選擇一種最優的方案並且結合我們的系統特徵提出改進意見。

第二部分：車色以及車標識別
①、車身顏色識別
顏色特徵具有對圖像本身的尺寸、方向、視角等依賴小、魯棒性高等優點，因此在基於內容的圖像索引技術和智能交通系統以及眾多的I業(如造紙、紡織、印刷等)系統中有著極其重要的應用。長期以來，由於各種原因，人們提出了數量眾多的彩色空間模型，主要可分為三類:第一類是基於人類視覺系統(HumanV isionS ystem,H VS)的彩色空間，它包括RGB,H SI,M unsell彩色空間等；第二類是基於特定應用的彩色空間，它包括電視系統中所採納的YUV和YIQ、攝影行業如柯達的YCC、列印系統的CMY (K)彩色空間；第三類是CIE彩色空間(包括CIE XYZ, CIE Lab和CIE Luv等)。這些彩色空間各有優缺點，它們在各自的領域里發揮了重要的作用。
我們擬採用RGB彩色空間完成我們的系統。RGB彩色空間在計算機相關領域里應用廣泛，例如用於常見的CRT顯示器等。在RGB彩色空間中，各彩色值用R、G、B三通道值的組合來共同表示，而其相應的通道值是通過圖形採集卡或者CCD感測器等類似器件中的光感受器來獲得的。其中，各通道值用入射光及其相應光感受器的光敏函數值之和來表示:
R=
G=
B=
其中，S (A)是光譜，R(A)、G(A)和B(A)分別是R,G,B感測器的靈敏度函數。從上式可以看出，該彩色空間是設備相關的，它與具體捕獲設備的光敏函數相關。然而，由於RGB值易於獲得和在計算機中計算和表示，因此通常可以用來表示其他各彩色空間，即把RGB值轉換為其他彩色空間值。RGB彩色空間的標准色差定義為：
）
由於不同的彩色對人主觀感受的影響不同，為了更好的表示色差，在本顏色識別子系統中使用經驗色差公式：

對於我們擬設計的車身顏色識別系統主要分以下四大步驟完成車身顏色識別
1．識別區域的選取
為了准確識別出車身顏色，識別區域的選取至關重要。本實驗選取車臉前部靠近排氣扇的部分

2．顏色直方圖計算
對所選區域，計算出現次數最多的顏色。在實際應用中，由於其他彩色空間模型的分量值均可用RGB值來表示，為了計算簡便，在計算顏色直方圖時可僅針對RGB彩色空間模型進行。
3．色差計算
根據相應彩色空間模型的色差計算公式，計算其與 顏色模板間的色差。
4、顏色識別
在得到樣本色與標准色在各個彩色空間模型中的對應色差後，就可以根據其結果進行顏色識別。即選取前一步計算得到的色差中的最小值，作為識別結果。

②、車標識別部分
毋庸質疑，車牌和車標的自動、實時識別是運動車輛類型精確識別系統中至關重要的兩個部分。目前人們已經提出了眾多的車牌定位演算法，主要可以分為兩大類:基於黑白圖像的車牌定位演算法和基於彩色圖像的車牌定位演算法。基於黑白圖像的車牌定位演算法又可以分為多類，如基於特徵的車牌定位演算法基於自適應能量濾波的車牌定位演算法，基於小波變換和形態學處理相結合的車牌定位演算法，基於二值投影的車牌定位演算法，以及基於遺傳演算法的車牌定位演算法等。
這些車牌定位演算法各有優缺點，但他們都可以在一定程度上作為車標定位的參考。
車標定位與識別無論在國內還是國外都是一個較為嶄新的領域。由於車標本身固有的特殊性：目標小、相似性大、受尺寸和光照影響大、背景不統一，以及不同汽車公司的車標形狀大小不一致等，使得其精確定位識別成為一個難點。
我們將車標識別分為以下幾個主要步驟:
(l)車牌定位:根據車牌的紋理特徵，基於多解析度分析快速獲取車牌區域 ；
(2)車頭定位:根據車頭區域能量較高且較為集中的特點，通過OTSU二值化演算法 進 行 圖像二值化，然後利用二值投影，並結合車牌位置信息進行車頭快速定位 ；
(3)中軸定位:在車頭區域內，根據軸對稱性定位車頭中軸；
(4)車標粗定位:在定位出車頭的基礎上，根據車標與車牌的先驗知識，得到車標經驗搜矩形；
(5)車標精確定位:在第(4)步的基礎上，利用車標紋理特徵進行車標的精確定位。主要包括兩步:一是根據車標區域在垂直方向上具有能量高且相對集中的特點，利用能量增強和自適應形態學濾波進行車標的一次定位；二是利用改進的模板匹配演算法進行車標的精確定位。車標識別系統是運動車輛識別系統中的重要組成部分，與車牌識別一樣，它也包括了定位和識別兩項關鍵技術。

上圖為車標識別系統結構示意圖，與典型的目標識別系統一樣，它包括了離線的訓練過程和在線的識別過程。在訓練過程中，首先將手工採集得到的車標樣本進行圖像歸一化、尺度歸一化等預處理，然後分別進行模板提取以得到車標標准模板庫。車標標准模板庫中的模板不僅用於車標定位，還用於進行特徵提取以得到車標特徵模型庫用於車標識別。在定位過程中，除了輸入汽車圖像外，還需輸入車牌的位置信息。這是因為各類車標不具有穩定的紋理特徵，且大小、形狀各不相同，所以在復雜的背景下直接利用特徵匹配或模板匹配進行車標定位是非常困難的。因此必須利用車牌位置、車輛對稱性等先驗信息進行粗定位，在此基礎上再利用相關圖像處理技術和模板匹配進行精確定位。車標定位以後，車標識別問題就轉化為一個2D形狀的識別問題，這可以通過模板匹配的方法實現。但是在實際採集的圖像中，往往存在光照、雜訊、部分遮擋和形狀相似等問題的影響，常規的模板匹配方法難以達到滿意的識別效果。因此通常還需要一種合適的特徵提取和識別方法來輔助進行車標識別，以提高系統的識別率。

第三部分：嵌入式
按照歷史性、本質性、普遍性要求，嵌入式系統應定義為：「嵌入到對象體系中的專用計算機系統」。「嵌入性」、「專用性」與「計算機系統」是嵌入式系統的三個基本要素。對象系統則是指嵌入式系統所嵌入的宿主系統。
嵌入式系統的核心是嵌入式微處理器，它有4個優點：
(1) 對實時和多任務有很強的支持能力，能完成多任務並且有較短的中斷響應時間，從而使內部的代碼和實時操作系統的執行時間減少到最低限度；
(2) 具有功能很強的存儲區保護功能。
(3) 可擴展的處理器結構，可以迅速地擴展出滿足應用的高性能的嵌入式微處理器；
(4) 嵌入式微處理器的功耗很低，尤其是用於攜帶型的無線及移動的計算和通信設備中靠電池供電的嵌入式系統更是如此，功耗只能為 mW甚至μ W級，這對於能源越來越稀缺昂貴的時代，無疑是十分誘人的。
另外，嵌入式實時操作系統提高了系統的可靠性。這些都值得我們去做一個嵌入式車牌識別系統。
考慮到通常車牌以及車標識別演算法的運算量大，同時又要滿足實時性要求。因此，我們准備採用32位ARM嵌入式微處理器作為核心單元，以CPLD作為時序控制單元，採用基於ARM 9 S3C 241 C的嵌入式圖像採集處理系統，在內嵌Linux操作系統的草礎上，充分利用了ARM器件體積小、能力強以及功耗低的特點，實現並行數據匯流排/USB日介面圖像接入、圖像快速處理、圖像信息的本地壓縮存儲和IP化數數據傳輸。該系統可使整個系統簡化電路並且減少佔用資源。
系統設計構成
整個系統由USB圖像採集子系統，ARM處理子系統和網路數據傳輸子系統成攝像頭採集現場視頻數據通過U SB傳輸至ARM處理板;ARM處理板內嵌Linux操作系統，採用快速圖像演算法對圖像序列進行處理，並根據處理結果採取相應的措施;網路傳輸子系統可以處理數據上傳監控中心做進一步後續處理，系統結構下圖所示。

ARM圖像處理子系統擬採用S3C 2410處理器，能滿足圖像處理速度的要求；USB圖像接入，可以保證圖像傳輸速度;擴展64M SD RAM與64M Flash,大容量的RAM能夠保存多幅圖像，便於圖像的分析與處理;無線網路介面實現了數據信息的網路化管理。
當然，以上只是我們的初步設想這些設想都將在我們以後的大量實驗過程中得到論證和優化！

附錄三：計劃進度與安排
計劃進度安排：
1.用約15天時間買一些實驗所需的基本用品。
2.利用課余時間學習所需知識。
3.用約七個月時間完成編程，解決軟體方面問題。
4.用約一年完成硬體方面，並製作樣機。
5.初步檢查，花費約一個月。
6.以六個月時間調試樣機，發現缺陷並修正。反復試驗，直至達到一個令人滿意的水平。
綜上，我們是計劃用兩年左右的時間拿下這個項目。當然，以上只是大體計劃，以後會隨實驗的實際進度進行適當調整。

㈨ 3Dmax裡面渲染圖像，會出現黑白斑點是什麼原因造成的

解決方案：1.調整場景裡面的燈光細分都調整為12-18 反射和折射值給到12左右 然後 在渲染設置裡面的DMC采樣器 適應數量0.8-0.85 最小采樣值10-12 噪波閾值 0.005-0.008。
2.排除法，把那個燈光找到，