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LED字符分割和识别，
在此项目中我们主要完成了对拍摄到的6位LED数字进行分割和识别的课题。识别的数字范围在0~9。由于拍摄环境比较复杂，需要解决复杂背景下对LED字符的分割问题。我们利用了图像的色彩信息，先进行基于色彩的分割，然后对分割结果进行了固定阈值的二值化，并利用投影修正完成了对LED数码管图像的分割，并使用基于模板匹配的算法进行了识别，在匹配过程中对图像进行了尺寸归一化处理。最终得到了较好的识别效果，对10幅样图的识别率达到100％-LED character segmentat
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vc++数字图像识别技术经典案例（光盘）:
第1章：颜色空间转换源码。第3章：指纹识别源码。第5章：基于可移植的C语言的数字水印算法的代码。第6章：条形码生成器源程序。第7章。第8章：印章特征提取。第9章：英文ocr识别。
-vc Digital Image Recognition Technology classic cases (CD) : Chapter 1 : color space conversion source. Chapter 3 : fingerprint ident
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将bmp文件的真彩色图像转换成HSI图像,便于颜色识别-bmp file to the true color image is converted into HSI image, easy color recognition
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bmp图像识别
可以将BMP图像识别出来，进行测试，并最终转换颜色的位数。-bmp image recognition can be BMP image recognition, and conducted tests, and eventually change the color of the median.
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本次毕业设计自己做的东西，主要是对采集的焊缝图象进行识别，既可以对256色图象进行处理，也可以对彩色位图进行处理-the graduate design their own things, the acquisition of Weld image recognition, both can be right 256 color image processing, but also be able to color bitmap processing
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车牌定位与识别系统,首先将彩色图像转化为256灰度图像,然后用边缘检测和形态学等实现定位,再用神经网络方法实现字符识别.-plates positioning and identification system will first color image into a 256 grayscale image, Then Edge Detection and morphology, and so on to achieve positioning, and then neural network
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对彩色车牌图象的截取与识别 包括灰度化，均衡，除噪．截取等-right color plates and image recognition, including the interception of gray, balanced, with the exception of noise. Interception etc.
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对彩色图像进行分类识别，非常好用，识别率95％-Classification of color image recognition, is very easy to use, 95 recognition rate
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智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用 , 车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比 , 可以有效消除阴影影响 , 同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类处理使用特征函数 , 可以减少颜色坐标转换运算 , 提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征 , 给出车牌分割详细步骤。车牌
区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点 , 提出快速算法。-Intelligent Transport System in the license pla
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道路识别的一个matlab仿真程序，主要是基于道路颜色的图像处理。-A road recognition matlab simulation program was based primarily on the road color image processing.
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文字图像识别：索书号文字图像分割；粘连字符切分；文字识别；彩色车牌分割；商标文字分割；文字识别的识别子函数；文字识别的结构特征提取子函数-Letter Image Recognition: Call Number Letter image segmentation adhesion character segmentation language recognition color license plate segmentation trademark characters segmen
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基于Processed histogram的人脸识别方法，方法简单，识别率高，参考文献“Face Recognition using processed histogram and phase only correlation”-Recognizing objects from large image databases, histogram based methods have proved simplicity and usefulness in last decade. Initially
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1 绪论
2 数字图像基础
3 空间域图像增强
4 频率域图像增强
5 图像复原
6 彩色图像处理
7 小波变换和多分辨率处理
8 图像压缩
9 形态学图像处理
10 图像分割
11 表示与描述
12 对象识别-1 Introduction 3 2 digital image based on spatial frequency domain image enhancement image enhancement 4 5 6 Color image p
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本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，主要围绕数字图像处理的主干内容展开。这些内容包括：亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界的表示与描述以及目标识别。-Book introduces the basics of MATLAB programming, the main focus on the backbone of the contents of digital image processing t
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一个Java实现的基于内容的图像检索工具包，可用来提取图像的颜色特征、纹理特征（Gabor Filter）以及形状特征，并在此基础上判断图像相关性。-Java implementation of a content-based image retrieval toolkit, which can be used to extract the image' s color features, texture features (Gabor Filter), and shape feature
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细胞识别统计系统,其中模块包含：彩色图像平滑，HIS 色彩模型，域值处理，孔洞填充，梯度修正，腐蚀，细化，中心点或非中心点统计。-Cell recognition statistical system, which module contains: color image smoothing, HIS color model, threshold processing, filling holes, gradient correction, corrosion, thinning, center
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文中包含两个图像预处理步奏，分别为对彩色图像实现直方图均衡化与RGB图像转化为HSI图像-Contains two outs image preprocessing step, histogram equalization and RGB image color image into HSI image
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在目前的人脸图像信息处理领域中，包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态估计、表情识别等多个研究方向，然而，所有这些研究方向都涉及到一个人脸标识和定位的问题，即必须知道人脸在图像中的位置以及尺寸——人脸检测。因此，对于一个完整的、自动的人脸信息分析系统来说，人脸检测算法是必不可少的。本文主要是对基于matlab平台的彩色图像皮肤区域分割算法及人脸检测系统的设计做了介绍。-In the face image information processing, including face recogniti
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在图像识别与处理过程中，有个基本的内容和方法就是256色转灰度值-In image recognition and processing, there is a basic content and method is 256 colors to gray value
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提供一种基于颜色和纹理特征的图像识别方法，该方法包括如下步骤：将检测图像A和匹配图像B均分成n个子块；计算检测图像A和匹配图像B在子块k的颜色特征相似距离Dk(A,B)，纹理特征相似距离Tk(A,B)，其中k∈(o,n]；计算检测图像A和匹配图像B的颜色特征相似距离C(A,B)，纹理特征相似距离T(A,B)；根据检测图像A和匹配图像B的颜色特征相似距离C(A,B)和纹理特征相似距离T(A,B)判断检测图像A和匹配图像B的相似度S(A,B)。相对于现有技术，本发明基于颜色和纹理特征的匹配来计算图像
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