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image-4
- ex4.14 图元识别问题« 问题描述：在数字化图像处理中常将一幅图像表示为一个m´ m 的像素矩阵。其中每个像素的值为0或1。值为0的像素表示图像的背景，而值为1 的像素表示图像中某个图元上的一个点，通常称其为图元像素。当一个像素在另一个像素的上方、下方、左侧或右侧时，称这2个像素为相邻像素。一幅图像中的相邻像素属于同一图元，而不相邻的像素属于不同图元。图元识别问题就是对给定图像的图元像素进行标记，使得同一图元的图元像素有相同的标记，而不同图元的图元像素其标记也不同。试
DevOCR
- 一个用C#编写的图形识别功能，功能：可以通过鼠标截图，来实现图像上的文字的识别并输出，调用微软的免费MODI类库，简单实用，里面很多方法值得借鉴.-Written in C# using a graphics recognition, function: you can capture the mouse to achieve the image of the text to identify and output, call Microsoft' s free MODI library,
digital
- 用VC++实现印刷体数字的自动识别，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”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－
97288385cepai
- 用于识别车牌图象，用于日常交通管理和小区，收费站等领域。-it can be used to recognize car plate
DevMYOCR
- C＃截图软件，C＃的图像文字识别软件。基于OFFICE DOCUMENT IMAGING的图形识别OCR，识别率非常高！-C# screenshots software, C# image text recognition software. OFFICE, DOCUMENT IMAGING-based graphics recognition OCR recognition rate is very high!
OCR
- C#调用windows的MODI组件，实现识别中文和英文的功能，提供原图查看-C# to call windows MODI components, identification of Chinese and English, to provide artwork to view
CSharp-Pic-Zhong
- 采用C# VS2010 .net framework v4.0 开发的小工具 用途：可以将rar格式文件放入到图片中，操作简单方便，生成后的图片可以浏览，并且将后缀名 修改之后可以解压出原来的rar文件的内容！ 经测试：可以嵌入到html页面中。 本质的操作：就是向图片文件的字节流末尾追加rar文件的字节流（理论上可以追加任意文件，但 是涉及文件头，文件识别问题，有些程序不能识别） -Using C# VS2010. Gadgets net framework v
TCS230
- 颜色传感器TCS230颜色识别传感器,包括源代码，原理图，数据手册。-Color Sensor TCS230 color recognition sensor, including source code, schematics, data sheet.
PngSplit
- 图像分割工具。 功能：可将一张png合图中的所有子图，一一提取出来，分别生成单独的png图像。是TexturePacker的逆向转换工具。 特色：此工具，可根据合图中的透明区域自行识别子图所在区域，自行分割。-Image segmentation tools. Function: a png all sub graph in Figure, one extracted, respectively, generate a separate png images. Is TexturePacker
emotion_Emotion-SDK-CSharp
- 微软的人脸表情识别SDK，能够识别一个图片中60个人脸，并分别识别其表情-Microsoft Facial Emotion Recognition
csharpdll
- 验证码识别最笨的方法也是最有效的方法，就是人工截图调用网络函数发送给后台，后台进行识别，快速返回结果值(The most stupid method to verify the code is the most effective method, that is, manual screenshots call the network function sent to the background, the background identification, return the result