1) discrete line recognition
离散直线段识别
2) Discrete line segments
离散直线段
3) straight line segments recognition
线段识别
4) line recognition
直线识别
1.
This paper proposes a new algorithm of line recognition based on character of pixels.
目的提高直线识别的准确度和精度,更好地解决线图形的直线矢量化中存在的不足,如细、斜线矢量化效果差,直线易断裂,端点定位不准等。
5) off-line recognition
离线识别
1.
By employing a hierarchical approach to extract the graphics primitives from images,this paper proposed an off-line recognition method for graphics primitives(line segment,arc,circle and ellipse).
鉴于手绘图形是由基本图元组合构成,采用层次结构逐步实现图元提取的思想,提出了一种手绘基本图元(线段、弧、圆和椭圆)的离线识别方法。
6) discrete word recognition
离散字的识别
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条