搜索资源列表
DigitRec
- 数字识别系统源代码: 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。 具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“
digital-recognise
- 数字识别代码 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)第二步:识别。 首先,打开图像(256色) 再次,进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90% 另外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。步骤为:“256色位图
imageprocesse
- 自己写的一个图像处理的程序,主要用于表单识别,包括数学形态学,倾斜矫正和模式匹配等算法-yourself writing an image processing procedures, mainly for the identification of the form, including mathematical morphology, tilt correction and pattern matching algorithm
try2LPR-2.0
- 这是利用VC++6.0开发的汽车车牌识别系统,其基本原理是采用了基于车牌颜色对的最新的车牌识别技术。相关技术有:车牌定位,字符定位,车牌倾斜纠正,字符识别等。源代码可以直接编译运行,识别的图象要求为彩色照片24位。 -This is the VC 6.0 automobile license plate recognition system Its basic tenets are based on the use of color plates on the latest technology
szsbxtydm
- 数字识别系统源代码.rar 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别) 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意
image_identify
- 实现图像的预处理,包括灰度值转换,二值化,梯度锐化,去离散噪声,整体倾斜调整,字符分割,尺寸归一,紧缩重排等功能,经过神经网络训练后可以字符识别。-image preprocessing, including gray-scale conversion value, the value of the gradient sharpening to discrete noise, overall tilt adjustment, character segmentation, to a size a
BinaryConversionandSlantCorrectionAlgorithminPrepr
- 车牌识别预处理中的二值化及倾斜矫正算法中国民用航空学院空中交通管理学院 关键词: 车牌识别 图像增强 二值化 倾斜矫正 Hough 变换-LPR pretreatment value of the two tilt correction algorithm and the China Civil Aviation College School of air traffic management relations Key words : LPR image enhancement value
datarecognization
- 能实现灰度图像中数字的识别:包括256转灰度图像,二值化,梯度锐化,去离散噪声,整体倾斜调整,字符分割,尺寸标准归一化,紧缩重排,神经网络识别等。
source
- 增殖税发票低扣联字符识别中的图象倾斜校正方法
DigitRec
- 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别) 第二步:识别。 首先,打开图像(256色) 再次,进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别 识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90% 另外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且
demo
- 增值税发票抵扣联字符识别中的图像倾斜校正方法,很有用
plate-tilt-correction
- 车牌倾斜校正程序,将车牌边界与图像边界不平行的图像进行旋转,使其平行,可用于车牌识别。-Plate tilt correction procedure, the plate boundary is not parallel with the image border to rotate the image, a parallel can be used for license plate recognition.
chepai
- 车牌识别算法的VC环境的实现。 能够对车牌图像进行图像处理图象输入---》灰度化---》二值化---》梯度锐化---》去离散噪声---》倾斜度调整---》图象切分---》归一化---》特征提取---》样本训练---》字符特征输入---》识别出字符结果---》结束- License Plate Recognition
car
- 汽车车牌的图像识别。 根据车牌凸角轮廓特征,采用MPP算法进行车牌倾斜校正;采用彩色图像分割方法,最大限度的去除图像噪声干扰;设计了基于神经网络的多种彩色背景车牌字符识别方法,取得了良好的效果。-Image recognition of vehicle license plates. According to plate convex contour feature, the use of MPP plate tilt correction algorithm using color imag
验证码识别第四种
- 一眼看上去一堆的干扰线好像很乱,实际上字符没有倾斜,没有缩放变形,比第二个还要简单 识别步骤: 1。还是灰度一下 2。阈值化 (要把字符分割出来几乎是不可能的,反正我没办法用代码分割出来,在这里唯有人工把字符分割出来当样本) 3。把每个样本都在图片上扫描一遍,样本上是白色的地方如果在图片也是白色的就表示这个字符匹配上
验证码识别第五种
- 一眼看上去一堆的干扰线好像很乱,实际上字符没有倾斜,没有缩放变形,比第二个还要简单 识别步骤: 1。还是灰度一下 2。阈值化 (要把字符分割出来几乎是不可能的,反正我没办法用代码分割出来,在这里唯有人工把字符分割出来当样本) 3。把每个样本都在图片上扫描一遍,样本上是白色的地方如果在图片也是白色的就表示这个字符匹配上
旋转校正一维码并用zbar识别
- 旋转校正倾斜的条码并利用zbar识别条码(Rotate the skew bar code and use ZBar to identify barcode)
datika
- 以matlab为工具利用数字图像处理技术对答题卡进行了识别,并对识别结果进行了处理。注意到答题卡在采集图像的过程中由于各种原因可能会产生图像倾斜、水平或垂直错位,要进行正确识别首先必须对其进行校正,再依据像素检索技术进行识别。(With MATLAB as the tool, the answer card is identified by digital image processing technology, and the recognition results are processed
SpeechRecognize
- 语音智能识别源码,云端高级识别,用户自行调用倾斜矫正和版面分析(Speech recognition source, cloud advanced recognition, user calls tilt correction and layout analysis.)
图像处理人民币识别
- 本设计为基于MATLAB的人民币识别系统。带有一个GUI界面。先利用radon进行倾斜校正,根据不同纸币,选择不同维度的参数识别纸币金额,有通过RGB分量识别100元; 通过面额图像的宽度识别1元、5元;通过构建矩形结构体识别10元 ;通过RGB分量识别 20元 与 50元。