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chp8
- 第8章 图象的检测及模板匹配 图象的分割与检测(识别)实际上是一项非常困难的工作。很难说清楚为什么图象应该分割成这样而不是那样。
TemplateMatch
- 将对图象进行模板匹配操作，需要注意的是，此程序只处理256灰度级的图象。
VLP_location_VC++
- 检测车牌VC++程序。用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。
Direct
- 基于visual c++的图像处理程序，实现了阈值分割、投影检测、差影检测和模板匹配，是不可多得的程序。
patternrecognition
- 模式识别的vc程序包括模板匹配神经网络识别
hwmbgzcx
- 运用模板匹配的方法对红外图像中的目标进行检测。
gpSharp
- 图像锐化特效处理程序,实现位图读取\\保存,模板锐化.
chap12
- 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性
cddbn__Y788036
- 在图 像 拼 接中通常使用模板匹配方法进行图像配准，模板特征选取、基准模板位 置与大小选取，在很大程度上影响图像配准的准确度和速度。基于模板匹配的原理，文中提出了两种新的彩色图像自动拼接方法,基于三基色原理的平行线寻优法和十字交叉特征寻优法
chepaidingwei
- 很好的车牌识别代码 。具体步骤： 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0
tezhenmoban
- 一种基于特征提取和模板匹配的算法，运用于人脸识别。
media_filtering
- 当图像有干扰时，对图像进行滤波，取模板中的中值。
template
- 对图形图像处理进行卷积处理，也可以自己定义响应的模板对图像做卷积
Imagepro_4
- 包括运动目标检测、各种边缘检测模板算子，以及4种二值化方法，和阈值分割。
tuxiangfengebianyuanjiance
- 本代码包含有图像分割和边缘检测的多种处理方法，在图像分割中有自适应阈值，大律法，边缘检测中有轮廓提取和轮廓跟踪，模板匹配中有差影，模板匹配，差影匹配。
Imageprocess
- // ThresholdDIB() - 图像阈值分割运算 // AddMinusDIB() - 图像加减运算 // HprojectDIB() - 图像水平投影 // VprojectDIB() - 图像垂直投影 // TemplateDIB() - 图像模板匹配运算
renlianshibie
- 基于肤色和模板的人脸识别c++编写源代码
function
- 实现图像处理的很多常用功能，如滤波、锐化、复原、模板匹配、膨胀、腐蚀等
yuzhifenge
- 该代码用VC++语言实现了图像的加减运算，图像水平投影，图像垂直投影，图像模板匹配运算及图像的阈值分割。
TemplateTrans
- 该程序提供了一个通用的图像模板操作函数，可以完成图像增强的功能。