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这是一个数字识别系统，用Visual C++ 开发。过程：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。-This is a digital identification system, using C++ Visual development. Process: 256 color bitmap to grayscale - binarization - denoising - tilt correction - seg
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JSEG图像分割程序
文件“segdist”是二进制可执行的图像分割。
它编译于SGI IRIX6.3，Sun Solaris的2.4或Windows95操作系统。
关于算法的信息，请阅读以下Web文档：
http://maya.ece.ucsb.edu/JSEG
PC的Windows：该项目在建造时，“控制台应用程序”使用Visual C.
-JSEG image segmentation program
File segdist is
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基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。图像分割属于图像处理中一种重要的图像分析技术。图像分割的基本方法是对灰度图像分割，处理图像的亮度分量，简单快速。本论文介绍了传统的图像分割与K-均值聚类算法分割，然后利用OpenCV函数将其实现，并介绍了OpenCV中图像分割相关的基本函数。-Based on the human visual image is segmented into several meaningful regions is the basis for
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马尔可夫（MRF）图像分割MATLAB源码,有30几个函数。Markov随机场的例子程序,对于初学MRF的人很有用,能得到直观的印象-Markov (MRF) image segmentation MATLAB source code, 30 a number of functions. Markov random field example of the procedure, for beginner person MRF useful that they can get a visual i
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马尔科夫图像分割的matlab源代码，Markov随机场的例子程序,对于初学MRF的人很有用,能得到直观的印象，相信能对初学者有很大的帮助。-Markov image segmentation matlab source code, Markov random sample programs for beginners MRF were very useful, can be visual impression, I believe that we can be very helpful for
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基于visual c++的数字图像处理技术，包括几何变换、边缘检测、图像分割-Based on visual c++ digital image processing technology, including geometric transformation, edge detection, image segmentation
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A typical image visual things don t algorithm implementation, including edge detection operator, region segmentation operator
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图像分割是图像识别的基础，掌握阈值分割算法，熟悉自动阈值迭代法以及Otsu法，利用Visual C++编写实现图像自动阈值迭代法以及Otsu法的程序-Image segmentation is the basis of image recognition, master the threshold segmentation algorithm, familiar with the automatic threshold iteration method and Otsu method, the
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这是一款非常优秀的跟踪程序，将图像分割与视觉跟踪进行有机结合，在模型更新问题上的处理思路值得借鉴。(this is an excellent matlab code for visual tracking which integrates image segmentation and visual tracking.)
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显着区域检测是计算机视觉中长期存在的问题。它旨在找到最能吸引人眼睛注意的图像中的像素或区域。准确和可靠的显着性检测可以从视觉追踪和识别到图形图像处理等众多任务中受益。例如，成功的对象检测算法有助于自动图像分割，更可靠的对象检测，有效的图像缩略和重定位(Significant regional detection is a long-term problem in computer vision. It aims to find the pixels or regions of the most
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