资源列表
Project
- ANPR automatic numberplate recognition full code with GUI and 100 samples..working... any help :raoofpmajeed@gmail.com
zhu
- 照片是关于幼儿园主题环境创设的，具有参考价值。-very import
image-retrieval-master
- 基于内容的图像检索系统（Content Based Image Retri , 以下简称CBIR），是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的CBIR系统，允许用户输入一张图像，在图像数据库（或本地机、或网络）中查找具有相同或相似内容的其它图片。本实训的基本功能要求是实现基于视觉特征的图像检索。-Content-based image retri system (Content Based Image Retri , hereinafter referred to as C
VideoScene
- 最近几年国内外研究视频场景。风格的十几篇文章，综述了最近几年场景分割的特点，都是比较不错的文章，值得做视频研究的人学习-Of video scenes at home and abroad in recent years. Style more than a dozen articles, reviews the characteristics of scene segmentation in recent years, are quite good article, it is worth d
rlgz
- 一篇关于人脸感知的博士学位论文，对从事这方面研究的非常有用！-A perception on the face of doctoral thesis on the research in this field is very useful!
framemarkers-2-0-7
- 高通增强现实源代码This Vuforia (TM) sample code provided in source code form (the "Sample Code") is made available to view for reference purposes only. If you would like to use the Sample Code in your software application, you must first download the Vuforia
Database-digit-handwritten
- 手写体数字识别的训练数据库（MNIST）。 收集了500多位实验者的共60000个样本。-THE MNIST DATABASE of handwritten digits Four files are available on this site: train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set label
cheliangshibie
- 识别动态视频里面的车辆，用的是hog特征-Recognition inside the vehicle motion video, using a hog feature
License-Plate-Recognition-master
- 采用python+opencv进行车牌号码识别程序。(Use python + opencv to perform license plate number recognition program.)
fpimages
- report for the fingerprint recognition
Theresearchandachievementvehicleplaterecognitionte
- 国内近几年城市智能交通系统发展的很快，车牌识别系统作为 城市智能交通系统中信息采集的一种手段，也得到了很快的发展。 本文在详细研究了国内外的各种有代表性的车牌识别系统的基础上，结合 中国车牌的特点研发了一种适合中国车牌的识别系统。该技术于2004年荣获得 了公安部科技进步二等奖。 本文对车牌识别技术的研究，主要的创新有四个方面： 1基于小波分析的方法,成功地解决了车牌定位系统中传统的图像识别手段 很难解决的三个问题； 2本文对图像获取的摄像系统自适应控制技术进行了
Study
- 图像处理，识别特征字符。图像灰度处理，消噪处理(Image processing, identifying characteristic characters. Image gray level processing, denoising processing)