成果黑白图片

㈠ photoshop 彩色突然变黑白，怎么恢复急~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

如果是选择了灰度是不可以恢复彩色的，如果是动了通道模式就可以恢复。

1、打开Photoshop。

㈡ 中国克隆技术的成果

2000年6月，中国西北农林科技大学从成年山羊体细胞中克隆了两只“克隆山羊”，其中一只因呼吸发内育不良而过早容死亡。据报道，研究小组采用的克隆技术与“多莉”克隆技术完全不同，这表明中国科学家已经掌握了体细胞克隆的前沿技术。

2012年3月18日凌晨，中国农业科学院北京畜牧兽医学院胚胎工程与生殖技术实验室在昌平实验牛场剖腹产获得体细胞克隆牛。.奶牛怀孕279天，出生时体重58.2公斤。目前各项生理指标均正常。克隆的后代经北京华达方瑞鉴定中心鉴定，与细胞源供体牛的DNA完全一致。

(2)成果黑白图片扩展阅读：

克隆的主要分类：

1、人体艺术克隆

人体艺术克隆与医学上的人体克隆完全不同。这里我们借用克隆的“复制”概念。这不仅听起来新颖，而且容易记忆，更重要的是，只有“克隆”这个词才能准确、真实地突出这项技术的优良特性。

2、动植物

许多植物具有先天的克隆能力。例如，如果你从一棵大柳树上砍下几根枝条，把它们插进土里，枝条就会长成活泼可爱的柳树；如果你把土豆切成小块，种在地里，你就可以收获许多新鲜的土豆。

参考资料来源：网络—克隆

㈢ 毕达格拉斯有什么样的研究成果

古代希腊著名的数学家毕达格拉斯，大约生于公元前582年，幼年时代是在希腊的萨漠斯岛度过的。他的父亲内萨库斯是一个富有的宝石雕刻匠和批发商。他跟父亲学会了在金属上雕刻花纹的手艺，但他从小最喜欢的是数学和音乐，并对几何学发生了浓厚的兴趣。

埃及的先进科学成就强烈地吸引了年轻的毕达格拉斯，他决意到埃及去旅行和考察。据公元前3世纪的亚历山大里亚博物馆的图书馆长卡利马科斯的记载，毕达格拉斯曾在埃及住过多年，并曾向埃及的祭司们学习过数学知识。毕达格拉斯在数学上的成就便是在吸收埃及的科学成就的基础上取得的。

毕达格拉斯把毕生的精力都花费在数学的研究上。他第一个使数学这门学科超出了商业需要的范围。他的刻苦钻研，推进了数学的发展，特别是对几何做出了卓越的贡献。他认为数目是数学中最基本的元素，把数分为奇数、偶数。毕达格拉斯提出了无理数的理论以及几何学上的点、线、面和空间的概念。他认定：在平面上以一点为中心可以延展成6个等边三角形、4个直角三角形和3个正六边形，这是他在对周边事物进行细致观察的基础上，又经过独立钻研而得出的结论。

毕达格拉斯在数学上最突出的成就，是他发现了勾股定理，毕达格拉斯发现花砖上的直角三角形三边之间似乎存在着一种特殊关系。于是，它先在一条直角边上写个a，在另一条直角边上写个b，在斜边上写个c，用a、b、c分别表示三角形三边的长度。相邻的两个黑色三角形组成一个正方形，面积为a穉=a2，相邻的另两个黑色三角形又组成一个正方形，其面积为b穊=b2，相邻又相间的4个黑白相间的三角形则组合成一个更大的正方形，其面积为c穋=c2，而其面积又等于两个小正方形的面积之和。由此他得出了直角三角形三边之间的关系式：a2+b2=c2。

毕达格拉斯在天文学上的研究成果，对后世也有影响。他认为宇宙的中心是“中心火”，月亮、地球和金、木、水、火、土五大行星环绕“中心火”旋转，它们运动的和谐，奏出一种“天体音乐”。他的这种关于天体运行的假说预示了后来地动说的理论。“天体音乐”预示太阳系各行星是有规律、有秩序的。他还发现了月球是从太阳取得光的。

毕达格拉斯还从事哲学研究，是古希腊第一个唯心主义学派的创始人，他提出一对对矛盾的范畴：有限与无限、一与多、奇数与偶数等。这些都为以后哲学的发展做出了一定的贡献。

毕达格拉斯的学说和思想不仅对后世影响非常深远，他那处处留心皆学问，善于思考，刻苦钻研的精神，更为后人树立了榜样。

㈣ 看图猜成语,一幅黑白欧式建筑图片,四字成语

答案是【十里洋场】

建议提问的朋友遇到正确答案时，能够及时将最快回答正确的答案采纳，免得其他朋友以为前面还没正确的答案而费尽脑筋。

采纳他人的答案，既是对他人劳动成果的肯定，也是对答题者的一种鼓励，且提问者和答题者双方都能获得财富值，正所谓一举多得，何乐而不为？

如果觉得我的回答未彻底解决你的问题或有其它疑难，尽可向我发起追问，亦可求助于我的团队。

㈤ 怎么画黑白卡通漫画画的步骤图片

手绘的话

1. 构图.2.起草.将大概轮廓在纸上定下来。

3.完成铅笔稿.

4.用透写台将铅笔稿转为线稿.

5.开始上色.先上深色再上浅色.先上大块面积的颜色.然后再上细节部分的颜色.

6.颜色大致上完后，再细致的将失误的地方修改过来.将细节不足的地方加强下细节部分等等.就是一个修图的过程.

电脑CG的话.（配合数位板～～）

1.构图.2.起草.3.完成铅笔稿.4.用透写台将铅笔稿转为线稿.5.用扫描仪或者数码相机将线稿传到电脑上.然后在电脑里修改线条.6.用软件上色.在电脑里面上色跟手绘不一样，电脑里面是先上浅色再上深色.7.然后加些效果啥啥的.基本就OK了

画手、眼睛、和衣服的皱褶需要怎么练习

画画需要多观察多练习～ 可以对着实物练习，也可以通过临摹漫画里的手.眼睛.褶皱来练习. 总之多画就熟练了.！

线条怎么放松？画得多了，熟悉了线条感就自然出来了，流畅富有变化的线条是熟练的成果～

在电脑上做画也是一样的，需要多熟悉练习～～

原稿多大.额.扫描大小可选吧.用数码相机拍摄的话也没问题的.做壁纸看你电脑分辨率啦.

需要哪些工具？

在电脑上做画的画，数位板一个， 制图软件一个或多个，我推荐comic studio和SAI还有PS(全称：Photoshop)

在PS里上颜色..请看前面的步骤.先浅后深..先上主色，然后加高光跟阴影.

采纳啦，想知道关于漫画的用具也尽可以追问，不过要采纳啦！

㈥ 如何使图片转换成WORD文档

你是想把图片里的字在word里设计吧？
那你可以用“尚书”。
扫描文字，结果以图片格式(.bmp)存入电脑。然后使用ORC识别系统进行转换，最终用WORD进行修改编辑。下面教你如何使用ORC:
OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的，专业的OCR软件谠缧┦焙蚵舻帽壬�枰腔挂�蟆K孀派�枰欠直媛实奶嵘�琌CR软件也在不断升级，扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。
一、OCR技术的发展历程
自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。
IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。20世纪60年代末，日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。到了1974年，信函的自动分拣率达到92％左右，并且广泛地应用在邮政系统中，发挥着较好的作用。1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70～100个汉字，识别率为99．5％。其后东芝公司又开始了手写体日文汉字识别的研究工作。
中国在OCR技术方面的研究工作相对起步较晚，在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究，20世纪70年代末开始进行汉字识别的研究。1986年，国家863计划信息领域课题组织了清华大学、北京信息工程学院、沈阳自动化所三家单位联合进行中文OCR软件的开发工作。至1989年，清华大学率先推出了国内第一套中文OCR软件--清华文通TH-OCR1.0版，至此中文OCR正式从实验室走向了市场。清华OCR印刷体汉字识别软件其后又推出了TH-OCR 92高性能实用简／繁体、多字体、多功能印刷汉字识别系统，使印刷体汉字识别技术又取得重大进展。到1994年推出的TH-OCR 94高性能汉英混排印刷文本识别系统，则被专家鉴定为“是国内外首次推出的汉英混排印刷文本识别系统，总体上居国际领先水平”。上个世纪90年代中后期，清华大学电子工程系提出并进行了汉字识别综合研究，使汉字识别技术在印刷体文本、联机手写汉字识别、脱机手写汉字识别和脱机手写数字符号识别等领域全面地取得了重要成果。具有代表性的成果是TH-OCR 97综合集成汉字识别系统，它可以完成多文种(汉、英、日)印刷文本、联机手写汉字、脱机手写汉字和手写数字的识别输入。几年来，除清华文通TH-OCR外，其它如尚书SH-OCR等各具风格的OCR软件也相继问世，中文OCR市场稳步扩大，用户遍布世界各地。
可以说目前印刷体OCR的识别技术已经达到较高水平。OCR产品已由早期的只能识别指定的印刷体数字、英文字母和部分符号，发展成为可以自动进行版面分析、表格识别，实现混合文字、多字体、多字号、横竖混排识别的强大的计算机信息快速录入工具。对印刷体汉字的识别率达到98％以上，即使对印刷质量较差的文字其识别率也达到95％以上。可识别宋体、黑体、楷体、仿宋体等多种字体的简、繁体，并且可以对多种字体、不同字号混合排版进行识别，对手写体汉字的识别率达到70％以上。特别是我国的汉字OCR技术经过十几年的努力，克服了起步晚、汉字字符集异常庞大等困难，单字的识别速度(指在单位时间内所完成的从特征提取到识别结果输出的字数)可以达到70字／秒以上。由于印刷体OCR汉字识别技术已经比较成熟，所以OCR产品被广泛地应用在新闻、印刷、出版、图书馆、办公自动化等各个行业。
专业型OCR产品多是面向特定的行业，即适用于每天需处理大量表格信息录入的部门，如邮政、税务、海关、统计等等。这种面向特定行业的专业型OCR系统，格式较为固定，识别的字符集相对较小，经常与专用的输入设备结合使用，因此具有速度快、效率高等特点，比如邮件自动分拣系统等。
手写文稿的识别直到1996、1997年才开始有产品问世，而且是作为印刷文稿识别产品的一项附加功能提供的。由于人写字的习惯千差万别，实现自由手写体识别相当困难，所以手写体OCR技术的使用领域是联机手写体识别，即人一边写，计算机一边识别，是一种实时识别方式。
二、OCR的基本原理
简单地说，OCR的基本原理就是通过扫描仪将一份文稿的图像输入给计算机，然后由计算机取出每个文字的图像，并将其转换成汉字的编码。其具体工作过程是，扫描仪将汉字文稿通过电荷耦合器件CCD将文稿的光信号转换为电信号，经过模拟／数字转换器转化为数字信号传输给计算机。计算机接受的是文稿的数字图像，其图像上的汉字可能是印刷汉字，也可能是手写汉字，然后对这些图像中的汉字进行识别。对于印刷体字符，首先采用光学的方式将文档资料转换成原始黑白点阵的图像文件，再通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，以便文字处理软件的进一步加工。其中文字识别是OCR的重要技术。
1．OCR识别的两种方式
与其它信息数据一样，在计算机中所有扫描仪捕捉到的图文信息都是用0、1这两个数字来记录和进行识别的，所有信息都只是以0、1保存的一串串点或样本点。OCR识别程序识别页面上的字符信息，主要通过单元模式匹配法和特征提取法两种方式进行字符识别。
单元模式匹配识别法(Pattern Matching)是将每一个字符与保存有标准字体和字号位图的文件进行不严格的比较。如果应用程序中有一个已保存字符的大数据库，则应用程序会选取合适的字符进行正确的匹配。软件必须使用一些处理技术，找出最相似的匹配，通常是不断试验同一个字符的不同版本来比较。有些软件可以扫描一页文本，并鉴别出定义新字体的每一个字符。有些软件则使用自己的识别技术，尽其所能鉴别页面上的字符，然后将不可识别的字符进行人工选择或直接录入。
特征提取识别法(Feature Extraction)是将每个字符分解为很多个不同的字符特征，包括斜线、水平线和曲线等。然后，又将这些特征与理解(识别)的字符进行匹配。举个简单的例子，应用程序识别到两条水平横线，它就会“认为”该字符可能是“二”。特征提取法的优点是可以识别多种字体，例如中文书法体就是采用特征提取法实现字符识别的。
多数OCR应用软件都加入了语法智能检查功能，这种功能进一步提高了识别率。它主要通过上下文检查法实现拼写和语法的纠正，在文字识别时，OCR应用程序会做多次的上下文衔接性检查，根据程序中已经存在的词组、固定的用词顺序，对应的检查字符串的用词字。比较高级的应用软件会自动用它“认为”正确的词语替换错误词语，纠正语句意思。
2．文字识别的几个步骤
文字识别包括以下几个步骤：图文输入、预处理、单字识别和后处理等。
（1）图文输入
是指通过输入设备将文档输入到计算机中，也就是实现原稿的数字化。现在用得比较普遍的设备是扫描仪。文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的前提条件。恰当地选择扫描分辨率及相关参数，是保证文字清楚、特征不丢失的关键。此外，文档尽可能地放置端正，以保证预处理检测的倾斜角小，在进行倾斜校正后，文字图像的变形就小。这些简单的操作，会使系统的识别正确率有所提高。反之，由于扫描设置不当，文字的断笔过多可能会分检出半个文字的图像。文字断笔和笔画粘连会造成有些特征丢失，在将其特征与特征库比较时，会使其特征距离加大，识别错误率上升。
（2）预处理
扫描一幅简单的印刷文档的图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。预处理是指在进行文字识别之前的一些准备工作，包括图像净化处理，去掉原始图像中的显见噪声(干扰)。主要任务是测量文档放置的倾斜角，对文档进行版面分析，对选出的文字域进行排版确认，对横、竖排版的文字行进行切分，每一行的文字图像的分离，标点符号的判别等。这一阶段的工作非常重要，处理的效果直接影响到文字识别的准确率。
版面分析是对文本图像的总体分析，是将文档中的所有文字块分检出来，区分出文本段落及排版顺序，以及图像、表格的区域。将各文字块的域界(域在图像中的始点、终点坐标)，域内的属性(横、竖排版方式)以及各文字块的连接关系作为一种数据结构，提供给识别模块自动识别。对于文本区域直接进行识别处理，对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理，对于图像区域进行压缩或简单存储。行字切分是将大幅的图像先切割为行，再从图像行中分离出单个字符的过程。
（3）单字识别
单字识别是体现OCR文字识别的核心技术。从扫描文本中分检出的文字图像，由计算机将其图形、图像转变成文字的标准代码，是让计算机“认字”的关键，也就是所谓的识别技术。就像人脑认识文字是因为在人脑中已经保存了文字的各种特征，如文字的结构、文字的笔画等。要想让计算机来识别文字，也需要先将文字的特征等信息储存到计算机里，但要储存什么样的信息及怎样来获取这些信息是一个很复杂的过程，而且要达到非常高的识别率才能符合要求。通常采用的做法是根据文字的笔画、特征点、投影信息、点的区域分布等进行分析。
中国汉字常用的就有几千，识别技术就是特征比较技术，通过和识别特征库的比较，找到特征最相似的字，提取该文字的标准代码，即为识别结果。比较是人们认识事物的一种基本方法，汉字识别也是通过比较找出汉字之间的相同、相似、相异，把握其量和质的关系，以及时间与空间的关系等。对于大字符集的汉字一般采用多级分类，多特征、全方位动态匹配求相似集，以保证分类率高、适应性强、稳定性好；细分类重点在于对相似集求异匹配、加权处理、结构判别，定量、定性分析，以及前后联接词的关系，最后进行判别。汉字识别实质上是比较科学或认知科学在人工智能方面的应用，其关键技术是识别特征库。计算机有了这样的一个特征库，才能完成认字的功能。
在图像文档的版面中，除了有文字、图片，有时还会有表格存在，为了使识别后的表格数字化，需要在版面分析过程中，对表格域进行特殊的处理，它包括对表格线的结构信息的提取，对表格内文字域的分检，完成对表格线和对文字域的识别，并根据表格线的数字化生成不同的文件格式。由于文档中的表格随意性大，格式多样，有封闭式的，也有开放式的，特别是表格中的斜线，给表格分析造成一定的困难。
（4）后处理
后处理是指对识别出的文字或多个识别结果采用词组方式进行上下匹配，即将单字识别的结果进行分词，与词库中的词组进行比较，以提高系统的识别率，减少误识率。
汉字字符识别是文字识别领域最为困难的问题，它涉及模式识别、图像处理、数字信号处理、自然语言理解、人工智能、模糊数学、信息论、计算机、中文信息处理等学科，是一门综合性技术。近几年来，印刷汉字识别系统的单字识别正确率已经超过95％，为了进一步提高系统的总体识别率，扫描图像、图像的预处理以及识别后处理等方面的技术也都得到了深入的研究，并取得了长足的进展，有效地提高了印刷汉字识别系统的总体性能。清华大学在此方面的研究成果突出，已经成为世界上的最具权威的机构之一。目前，清华紫光的全系列扫描仪中都配装了清华OCR千禧版软件，它在识别率、表格识别甚至规范手写体的识别方面，均达到了较高水平。
三、OCR文字识别技巧
在最近几年中，OCR识别技术随着扫描仪的普及得到了飞速的发展，扫描、识别软件的性能不断强大并向智能化不断升级发展。但是要想快速地获取正确的扫描结果，得到高效率的文字录入，必须认真学习有关知识，结合实践经验，摸索出自己的全套解决方案。有时我们在作文字识别工作时识别率非常低，根本达不到软件所说的95％以上，请先不要责怪硬件或软件，其实这是没有掌握好扫描及OCR识别技巧的原因。
下面是文字识别操作中经常用到了一些方法和技巧。
1．分辨率的设置是文字识别的重要前提。一般来讲，扫描仪提供较多的图像信息，识别软件比较容易得出识别结果。但也不是扫描分辨率设得越高识别正确率就越高。选择300dpi或400dpi分辨率，适合大部分文档扫描。注意文字原稿的扫描识别，设置扫描分辨率时千万不要超过扫描仪的光学分辨率，不然会得不偿失。下面是部分典型设置，仅供参考。
(1)1、2、3号字的文章段，推荐使用200dpi。
(2)4、小4、5号字的文章段，推荐使用300dpl
(3)小5、6号字的文章段，推荐使用400dpl
(4)7、8号字的文章段，推荐使用600dpi。
2. 扫描时适当地调整好亮度和对比度值，使扫描文件黑白分明。这对识别率的影响最为关键，扫描亮度和对比度值的设定以观察扫描后的图像中汉字的笔画较细但又不断开为原则。进行识别前，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，如果图像存在黑点或黑斑时或文字线条很粗很黑，分不清笔画时，说明亮度值太小了，应该增加亮度值在试试；如果文字线条凹凸不平，有断线甚至图像中汉字轮廓严重残缺时，说明亮度值太大了，应减小亮度后再试试。
3．选好扫描软件。选一款好的适合自己的OCR软件是作好文字识别工作的基础，一般不要使用扫描仪自带的OEM软件，OEM的OCR软件的功能少、效果差，有的甚至没有中文识别，经过比较，我认为清华紫光OCR2003专业版和尚书OCR6.0文本自动识别输入系统的识别能力与使用功能更突出一些。再选一个图像软件，OCR软件不是有扫描接口吗？为什么还找图像软件？第一，OCR软件不能识别所有的扫描仪；第二，也是最关键的，利用图像软件的扫描接口扫描出来的图像便于处理；一般选用PHOTOSHOP。
4．如果要进行的文本是带有格式的，如粗体、斜体、首行缩进等，部分OCR软件识别不出来，会丢失格式或出现乱码。如果必须扫描带有格式的文本，事先要确保使用的识别软件是否支持文字格式的扫描。也可以关闭样式识别系统，使软件集中注意力查找正确的字符，不再顾及字体和字体格式。

㈦ 大学英语四级成绩单上的照片全国统一都是黑白的吗有没有彩色的求权威回答！

你好，这两天忙，没及时回答您的问题。
大学英语四六级上的照片一律是黑白照。
但是一般报名采集的照片用什么底色、用什么照片都是学校定的。一般有几种颜色红、蓝、白，当然不同的颜色出来的成绩单上的照片的深浅度也会不同，但是总归是一种黑白的，不会出现彩色的。
不谢哈

㈧ 前景与背景差分得到的灰度图像，如何将目标识别出来

嵌入式汽车身份自动识别系统

一、项目介绍
（研究目标、研究背景及现状、工作原理和方案设想、计划进度安排等）

见附录。
二、项目自我评价
1、先进性：
在数字信息技术和网络技术高速发展的后PC时代，随着嵌入式处理器性能的不断提高，高性能的处理器已经能满足复杂算法应用和其他复杂功能应用，嵌入式将不可避免得走进各个领域。另一方面，伴随着我国经济的快速发展和北京奥运会的举行，“交通智能化”将毋庸质疑的成为热门话题。由于交通行业的特殊性，其对ITS设备的技术参数、使用条件都有苛刻的要求，而嵌入式恰好能够满足此要求，因此嵌入式智能交通设备的大范围应用是必然趋势。嵌入式汽车身份自动识别系统是智能化交通管理系统的重要组成部分，是嵌入式技术与汽车身份识别技术的完美结合，他涵盖了嵌入式车牌识别、嵌入式车标识别以及汽车颜色识别三大主体功能，力求将汽车目标一次性锁定。
它拥有以下优点：
1、高度独立：使用嵌入式技术，仅通过通信接口与应用系统连接，独立性高。
2、功能齐全：同时识别汽车车牌、车标及颜色，一次性锁定目标，具有现有系统所没有的强大功能。
3、可塑性强：前端可与信号触发装置等上游产品结合，末端内置无线网络及多种串口接口以便与下游产品结合。系统功能与使用范围得到极大拓展。
4、易于维护：修理、维护仅涉及本系统而不影响其他模块，维护成本远低于同类产品。
5、便携灵活：设备高度集成，小巧灵活，使用方便。

2、可操作性和可实现性：
目前，车牌识别、车标识别等技术日趋成熟与完善，相关资料较易获取。现有的嵌入式技术也比较成熟。故，从技术难度上讲该选题较于其他的前沿科学容易实现。选题所涉及的设备和材料也较易获得，且成本适中。
3、创新点：
现有的车牌识别装置一般使用电脑处理数据，有些甚至需要若干台电脑合作完成，占用大量空间与资源。即使偶有由嵌入式完成的系统其功能也仅限于车牌识别或车标识别。本系统创造性地将嵌入式与车牌识别、车标识别以及汽车颜色识别相结合，一次性解决了目前设备体系臃肿、集成难度大、稳定性差，维护难，功能单一等问题。
4、可能存在的问题：
目前，主要问题是嵌入式集成度及无线传输的距离。我们所设想的理想情况是：针对现在大多使用电脑整机处理数据，设备灵活性差的缺点，开发出便携式、数据可无线传输的汽车身份识别系统。但是由于我们时间、精力和资金的限制，“便携的程度”是目前最大的难题。另外车速与景深对图像识别的影响问题也是我们可能会面对的难题。

三、预期成果

（成果的具体形式，如：申请专利、公开发表论文、制作科技实物（含软件程序）等，可以同时有多种成果形式）

我们预计我们的实验成果有以下几个方面。
首先，我们计划制作出科技实物，即确实地完成该嵌入式系统，拿出实实在在的成果。
第二，从我们对市场现状的分析来看，该嵌入式汽车身份识别系统的市场前景非常乐观，故可以将我们的产品申请专利并投入市场进行生产。
第三方面，由于汽车颜色、车牌、车标的组合识别还没有合适的算法，所以在完成本系统的过程中我们不可避免的要完成算法设计，而这部分成果可以通过公开发表论文的形式进行展示。
因为我们计划完成一个系统，所以我们需要同时完成该系统的硬件和软件两个部分。从大的角度来看，软件及算法部分的成果可以通过论文发表，而硬件方面的成果则可以通过投入生产和申请专利来体现。无疑，我们的成果形式会比只做软件部分或者只做硬件部分的选题多。这也是我们的一大优势。
实验环境要求
经费预算 内容 用途 预算金额 预计执行时间
CCD摄像部分 前端图像的获取，购买摄像头或摄像机 3000 07.12~ 08.2月
辅助光源 针对特殊环境进行光线补充 1500 07.12~ 08.2月
图像采集卡 模拟信号数字化 2500 07.12~ 08.2月
嵌入式系统硬件设施 图像的处理 4000 08.3~ 08.10月
硬盘录像机 视频信息的存储 2500 08.10~ 08.12月
显示装置 输出图像识别结果 1500 08.12~ 09.2月
无线收发或有线传输装置 信息的传输 2500 09. 2~ 09.3月
机械加工 机械零件组装成样机 2000 最后阶段
合计：19500元
学院审批意见
专家委员会评审意见
学校审批意见
附录一：选题的现状、背景及意义
自1885年，世界上第一台汽车诞生至今，汽车为我们日常工作与生活的带来了翻天覆地的影响。一百多年来，汽车以其价格低廉，操作方便等优势逐渐被大众所接受，走入了千家万户。在我国，每年都有许多人加入有车一族。随之而来的自然是越来越快捷方便的生活方式以及由此引发的一系列问题：汽车盗窃案每年逾万，交通事故时有发生……无疑，汽车需要规范管理。现在，我国的大部分汽车管理工作都是由人来操作完成的。不难想象，面对越来越庞大的汽车队伍，人工操作明显的力不从心。所以“交通智能化”将成为未来交通管理的必然趋势。
要实现交通智能化怎么可以没有“汽车身份”的识别呢。早在上个世纪九十年代初，汽车身份识别已经引起了全世界的广泛重视，人们开始研究有关汽车身份证——汽车牌照自动识别的相关问题。几年后，汽车的另一个重要的身份象征——汽车标志识别也成为了热门话题。车牌识别的一般途径为：采用计算机图象处理技术对车牌进行分析后自动提取车牌信息以确定车牌号。车标识别则基于边缘直方图和模板匹配相关系数混合的算法。目前车牌与车标识别的理论已经成熟，离线算法识别率已经达到较高的水平，同时正向着集成化、智能化方向发展。
在智能化交通管理系统中，汽车身份识别相当于vc++中的“基类”地位，即智能化交通管理系统中的其他子模块需要在汽车身份识别的基础上进行继承和发展。所以我们认为，汽车身份识别要求较高的集成度，最好能由可以嵌入到其他系统中的、集成度高的模块来完成，如单片机、CPLD。而现阶段的汽车身份识别大部分却是依靠计算机来完成的。
另外，由于汽车身份识别的“基类”定位，使用时对“能否唯一的锁定汽车”以及“能否很快地判定是哪辆车”就有了一定的要求。而现阶段的汽车身份识别却仅依靠单纯的识别车牌来完成。市场上存在的也多是车牌或是车标的单独识别系统，将二者结合的系统则非常罕见。而这些单一的系统显然很难达到真正的识别锁定汽车身份的目的。
结合智能化交通管理系统的要求，现今汽车身份识别的现状以及二者的发展趋势，我们小组选择了嵌入式汽车身份自动识别系统作为我们本次创新实验计划的选题。我们计划以嵌入式完成汽车身份识别后，将处理完的数字信息传递到智能化交通管理系统的其他模块中。用嵌入式代替电脑处理汽车身份识别将大大提高智能化交通管理系统的集成度，降低成本。区别于单一的识别系统，我们设计完成的汽车身份识别系统将车牌识别与车标识别相结合，并辅以汽车颜色识别。同时识别，同时输出，从而从多方面判断并锁定汽车，力求达到万无一失。从而极大地方便了该系统在各个领域的使用。
公安交管领域，该嵌入式汽车身份自动识别系统可被应用在交管系统中。将本产品嵌入到用来测速、测超载的其他交通设施中，就可以完成一系列的管理工作；与终端电脑处理系统相连，传输的是已经经过处理的数字信息而非图片信息，大大节省了终端电脑的处理时间和内存空间，提高反应速度与处理效率，有效解决交管领域人手不足的现状。
在园区车辆管理方面，本嵌入式汽车身份自动识别系统将留有端口，使其可以与园区的业主入住时所登记的汽车信息库相连。在园区大门处，安装我们的车牌自动识别系统，以对进出车辆自动识别，然后将数据传到数据库并根据数据库中的车牌数据判断是否是园区内的车辆，然后分情况处理。这将大大增加园区汽车的安全系数，而使用该系统的成本远低于使用电脑处理的系统的成本。
关于停车场管理，我们的嵌入式车牌自动识别系统可以完成智能化管理过程。将系统安装在停车场的出、入口处，用来对进出停车场的车辆进行自动识别，而处理后的数据将传入终端电脑，由终端电脑结合传入的信息与数据库判断是否属已买（或租）车位的车辆做出相应处理。
综上，我们有理由相信我们计划完成的嵌入式车牌自动识别系统可以在未来的交通智能化管理系统中发挥举足轻重的作用，是值得去研究和探索的。

附录二：工作原理及方案设想
本汽车身份识别系统包含车牌识别、车色以及车标的识别，本系统将使用嵌入式系统完成此三部分的识别。由于我们刚接触这部分内容，所以想法不是很成熟。
下面将分车牌识别与车色、车标识别以及嵌入式三个部分介绍我们的工作原理和方案。

第一部分：车牌识别
1、总体结构

车牌自动识别系统主要分为三大模块:（1）触发：即前端设备的数据入口处，如测速系统等。(2)图像处理部分：分为图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别四部分。(3)无线传输系统将所处理得的数据传送至后端应用系统，如交通违规管理系统，只能停车场系统，安检系统等。
2、算法部分
①前端CCD摄像机：
原始图像获取
由CCD摄像机及辅助照明装置组成。获取图像质量的好坏直接影响到后端处理和识别的效果. 要获得比较清晰的图像, 需要考虑许多影响图像质量的因素, 主要包括: 摄像头和图像卡的选取, 摄像机的位置标定, 汽车的车速, 出入单位的汽车车队之间的距离, 天气、光线等情况对摄像机所摄图像曝光量的影响。
判断是否有车辆进入观测区
采用图像差值法来判断监测区是否有目标进入，即首先将视频图像灰度化，然后比较两幅图像对应像素点的灰度值，看是否有变化以及变化有多少。
图像差分只能测定监测区中是否有物体经过，但它是否交通车辆，尚未可知。鉴于图像差分所产生的噪声、行人、自行车比汽车所占区域小得多，设计尺度滤波器将尺度较小的物体及噪声滤掉。
②车牌定位及预处理
左图为车牌定位的主要算法。完成基本的车牌定位后，还需要对车牌进行一些基本的预处理。包括倾斜矫
正与铆钉和边框的去除。
I、车牌字符的倾斜矫正
车牌字符分割的难点在有些车牌是倾的，直接分割效果不好，需要做校正。首先求出车牌的倾斜率，根据此斜率对车牌做旋转校正。
II、车牌边框和铆钉的去除
先验知识：对于标准车牌，字符间间距为12mm，第2、3个字符间间距为34mm，其中，中间小圆点l0mm宽，小圆点与第2、3个字符间间距分别为12mm。在车牌边框线的内侧，通常有四个铆钉，他们不同程度地与第2个字符或第6个字符粘连，如果不去除铆钉，将给第2和第6在字符的识别造成困难。
将车牌图像进行二值化后，图像仅黑、白二值。白色像素点(灰度值255)取1，黑色像素点(灰度值0)取0，这里采用的是白底黑字模式。对车牌图像逐行进行从内向外式扫描，当扫描到车牌图像某一行中，白色像素点的宽度大于某一阀值时(第一个符合条件的行)，则认为是车牌字符的边沿处，切除这一行以上或以下的所有行。
③车牌字符分割
右图为车牌
字符分割的主要
算法。
在此，由于
我们的知识有限
就不对这些算法
做具体介绍了。

④字符识别方法
字符
识别是车
牌识别的
核心部分。
常见的车
牌字符识
别算法包
括六种。
我们将他
们罗列在
右图中。
其中，我们比较感兴趣的是基于神经网络的字符识别算法。下面，我们具体介绍两种比较简单且普遍的算法以及基于神经网络的字符识别算法。
I、模板匹配车牌字符识别
中国车牌的字符模板分为汉字、英文字母和数字模板，由统计方法构造并保存到数据库中。模板匹配是将字符模板和标准化了的车牌字符进行匹配来识别字符。
II、特征匹配车牌字符识别
车牌识别的方法中，可利用的字符特征很多，大致可以分为结构特征、象素分布特征及其他特征。
在这里，我们拟重点突破神经网络法，因为人工神经网络技术具有非线性描述、大规模并行分布处理能力、高度鲁棒性和自学习与联想等特点，适用于非线性时变大系统的模拟与在线控制。具体步骤如下图所示：
此外，我们还会尝试将各种算法结合起来，以扬长避短，如：将遗传算法与人工神经网络结合起来，既能利用遗传算法能并行计算且能快速、全局搜索的优点又能克服神经网络固有的搜索速度慢且易陷入局部旱热的缺点等。
由于我们还在大学二年级学习专业基础课程，对图像处理的最新算法还不够了解，我们会在实际操作过程中，选择一种最优的方案并且结合我们的系统特征提出改进意见。

第二部分：车色以及车标识别
①、车身颜色识别
颜色特征具有对图像本身的尺寸、方向、视角等依赖小、鲁棒性高等优点，因此在基于内容的图像索引技术和智能交通系统以及众多的I业(如造纸、纺织、印刷等)系统中有着极其重要的应用。长期以来，由于各种原因，人们提出了数量众多的彩色空间模型，主要可分为三类:第一类是基于人类视觉系统(HumanV isionS ystem,H VS)的彩色空间，它包括RGB,H SI,M unsell彩色空间等；第二类是基于特定应用的彩色空间，它包括电视系统中所采纳的YUV和YIQ、摄影行业如柯达的YCC、打印系统的CMY (K)彩色空间；第三类是CIE彩色空间(包括CIE XYZ, CIE Lab和CIE Luv等)。这些彩色空间各有优缺点，它们在各自的领域里发挥了重要的作用。
我们拟采用RGB彩色空间完成我们的系统。RGB彩色空间在计算机相关领域里应用广泛，例如用于常见的CRT显示器等。在RGB彩色空间中，各彩色值用R、G、B三通道值的组合来共同表示，而其相应的通道值是通过图形采集卡或者CCD传感器等类似器件中的光感受器来获得的。其中，各通道值用入射光及其相应光感受器的光敏函数值之和来表示:
R=
G=
B=
其中，S (A)是光谱，R(A)、G(A)和B(A)分别是R,G,B传感器的灵敏度函数。从上式可以看出，该彩色空间是设备相关的，它与具体捕获设备的光敏函数相关。然而，由于RGB值易于获得和在计算机中计算和表示，因此通常可以用来表示其他各彩色空间，即把RGB值转换为其他彩色空间值。RGB彩色空间的标准色差定义为：
）
由于不同的彩色对人主观感受的影响不同，为了更好的表示色差，在本颜色识别子系统中使用经验色差公式：

对于我们拟设计的车身颜色识别系统主要分以下四大步骤完成车身颜色识别
1．识别区域的选取
为了准确识别出车身颜色，识别区域的选取至关重要。本实验选取车脸前部靠近排气扇的部分

2．颜色直方图计算
对所选区域，计算出现次数最多的颜色。在实际应用中，由于其他彩色空间模型的分量值均可用RGB值来表示，为了计算简便，在计算颜色直方图时可仅针对RGB彩色空间模型进行。
3．色差计算
根据相应彩色空间模型的色差计算公式，计算其与 颜色模板间的色差。
4、颜色识别
在得到样本色与标准色在各个彩色空间模型中的对应色差后，就可以根据其结果进行颜色识别。即选取前一步计算得到的色差中的最小值，作为识别结果。

②、车标识别部分
毋庸质疑，车牌和车标的自动、实时识别是运动车辆类型精确识别系统中至关重要的两个部分。目前人们已经提出了众多的车牌定位算法，主要可以分为两大类:基于黑白图像的车牌定位算法和基于彩色图像的车牌定位算法。基于黑白图像的车牌定位算法又可以分为多类，如基于特征的车牌定位算法基于自适应能量滤波的车牌定位算法，基于小波变换和形态学处理相结合的车牌定位算法，基于二值投影的车牌定位算法，以及基于遗传算法的车牌定位算法等。
这些车牌定位算法各有优缺点，但他们都可以在一定程度上作为车标定位的参考。
车标定位与识别无论在国内还是国外都是一个较为崭新的领域。由于车标本身固有的特殊性：目标小、相似性大、受尺寸和光照影响大、背景不统一，以及不同汽车公司的车标形状大小不一致等，使得其精确定位识别成为一个难点。
我们将车标识别分为以下几个主要步骤:
(l)车牌定位:根据车牌的纹理特征，基于多分辨率分析快速获取车牌区域 ；
(2)车头定位:根据车头区域能量较高且较为集中的特点，通过OTSU二值化算法 进 行 图像二值化，然后利用二值投影，并结合车牌位置信息进行车头快速定位 ；
(3)中轴定位:在车头区域内，根据轴对称性定位车头中轴；
(4)车标粗定位:在定位出车头的基础上，根据车标与车牌的先验知识，得到车标经验搜矩形；
(5)车标精确定位:在第(4)步的基础上，利用车标纹理特征进行车标的精确定位。主要包括两步:一是根据车标区域在垂直方向上具有能量高且相对集中的特点，利用能量增强和自适应形态学滤波进行车标的一次定位；二是利用改进的模板匹配算法进行车标的精确定位。车标识别系统是运动车辆识别系统中的重要组成部分，与车牌识别一样，它也包括了定位和识别两项关键技术。

上图为车标识别系统结构示意图，与典型的目标识别系统一样，它包括了离线的训练过程和在线的识别过程。在训练过程中，首先将手工采集得到的车标样本进行图像归一化、尺度归一化等预处理，然后分别进行模板提取以得到车标标准模板库。车标标准模板库中的模板不仅用于车标定位，还用于进行特征提取以得到车标特征模型库用于车标识别。在定位过程中，除了输入汽车图像外，还需输入车牌的位置信息。这是因为各类车标不具有稳定的纹理特征，且大小、形状各不相同，所以在复杂的背景下直接利用特征匹配或模板匹配进行车标定位是非常困难的。因此必须利用车牌位置、车辆对称性等先验信息进行粗定位，在此基础上再利用相关图像处理技术和模板匹配进行精确定位。车标定位以后，车标识别问题就转化为一个2D形状的识别问题，这可以通过模板匹配的方法实现。但是在实际采集的图像中，往往存在光照、噪声、部分遮挡和形状相似等问题的影响，常规的模板匹配方法难以达到满意的识别效果。因此通常还需要一种合适的特征提取和识别方法来辅助进行车标识别，以提高系统的识别率。

第三部分：嵌入式
按照历史性、本质性、普遍性要求，嵌入式系统应定义为：“嵌入到对象体系中的专用计算机系统”。“嵌入性”、“专用性”与“计算机系统”是嵌入式系统的三个基本要素。对象系统则是指嵌入式系统所嵌入的宿主系统。
嵌入式系统的核心是嵌入式微处理器，它有4个优点：
(1) 对实时和多任务有很强的支持能力，能完成多任务并且有较短的中断响应时间，从而使内部的代码和实时操作系统的执行时间减少到最低限度；
(2) 具有功能很强的存储区保护功能。
(3) 可扩展的处理器结构，可以迅速地扩展出满足应用的高性能的嵌入式微处理器；
(4) 嵌入式微处理器的功耗很低，尤其是用于便携式的无线及移动的计算和通信设备中靠电池供电的嵌入式系统更是如此，功耗只能为 mW甚至μ W级，这对于能源越来越稀缺昂贵的时代，无疑是十分诱人的。
另外，嵌入式实时操作系统提高了系统的可靠性。这些都值得我们去做一个嵌入式车牌识别系统。
考虑到通常车牌以及车标识别算法的运算量大，同时又要满足实时性要求。因此，我们准备采用32位ARM嵌入式微处理器作为核心单元，以CPLD作为时序控制单元，采用基于ARM 9 S3C 241 C的嵌入式图像采集处理系统，在内嵌Linux操作系统的草础上，充分利用了ARM器件体积小、能力强以及功耗低的特点，实现并行数据总线/USB日接口图像接入、图像快速处理、图像信息的本地压缩存储和IP化数数据传输。该系统可使整个系统简化电路并且减少占用资源。
系统设计构成
整个系统由USB图像采集子系统，ARM处理子系统和网络数据传输子系统成摄像头采集现场视频数据通过U SB传输至ARM处理板;ARM处理板内嵌Linux操作系统，采用快速图像算法对图像序列进行处理，并根据处理结果采取相应的措施;网络传输子系统可以处理数据上传监控中心做进一步后续处理，系统结构下图所示。

ARM图像处理子系统拟采用S3C 2410处理器，能满足图像处理速度的要求；USB图像接入，可以保证图像传输速度;扩展64M SD RAM与64M Flash,大容量的RAM能够保存多幅图像，便于图像的分析与处理;无线网络接口实现了数据信息的网络化管理。
当然，以上只是我们的初步设想这些设想都将在我们以后的大量实验过程中得到论证和优化！

附录三：计划进度与安排
计划进度安排：
1.用约15天时间买一些实验所需的基本用品。
2.利用课余时间学习所需知识。
3.用约七个月时间完成编程，解决软件方面问题。
4.用约一年完成硬件方面，并制作样机。
5.初步检查，花费约一个月。
6.以六个月时间调试样机，发现缺陷并修正。反复试验，直至达到一个令人满意的水平。
综上，我们是计划用两年左右的时间拿下这个项目。当然，以上只是大体计划，以后会随实验的实际进度进行适当调整。

㈨ 3Dmax里面渲染图像，会出现黑白斑点是什么原因造成的

解决方案：1.调整场景里面的灯光细分都调整为12-18 反射和折射值给到12左右 然后 在渲染设置里面的DMC采样器 适应数量0.8-0.85 最小采样值10-12 噪波阈值 0.005-0.008。
2.排除法，把那个灯光找到，