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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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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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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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基本的数字图象处理的VC++实现,包括反色.拉伸.中值滤波等,另外还包括数字识别系统以及车牌定位等3个案例的代码-Basic digital image processing of VC++ implementation, including the anti-color. Stretching. Median filtering and so on, also including digital license plate recognition system, as well as posi
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用matlab编写的程序集合，主要是完成括亮度变换、线性和非线性空间滤波、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、识别-Matlab procedures used to prepare the collection, mainly including brightness achieve transformation, linear and nonlinear spatial filtering, image restoration and registration,
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采用 CAMSHIFT 算法快速跟踪和检测运动目标的 C/C++ 源代码，OPENCV BETA 4.0 版本在其 SAMPLE 中给出了这个例子。算法的简单描述如下-This application demonstrates a fast, simple color tracking algorithm that can be used to track faces, hands . The CAMSHIFT algorithm is a modification of the Meanshi
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可以用于彩色图像中的人脸检测，识别效果较好-Can be used in color image, face detection, recognition is better
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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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SIFT算法小结.doc
Snake算法用于图像分割.doc
一种立体视觉系统的研发项目申报书.doc
颜色纹理识别.doc
运动目标的稳健匹配系统.doc
-Summary SIFT algorithm. Doc Snake algorithm for image segmentation. Doc a stereo vision system returns R & D projects. Doc color texture recognition. Doc ro
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一个用GDI+做的图像处理工具。
主要功能有：图像显示、图像格式转换、图像旋转、线性变换、灰度化处理、图像反色处理、手写数字识别及图像锐化处理。
GDI+又称为GDIPlus,是微软公司.net框架的一部分，它封装了各种图像处理技术，通过使用GDI+，用户可以非常方便的实现图像的显示与转换。-A GDI+ to do with image processing tools. Main features are: image display, image format conversio
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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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基于彩色图像分割的机器人足球目标识别-Color image segmentation based on object recognition in robot soccer
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图像处理技术在阅卷系统中的应用
摘要: 通过对答题卡特点的分析, 设计了如何判别图像是否为答题卡, 研究并改进了灰度处理算法去除了彩色图像的颜色对图像识
别的干扰, 以便使获得的数据根容易处理。在图像校正部分分析了图像偏转的现象, 并根据特征点采集值的不同设计了倾斜角度计算的算法, 设计了针对答题卡的图像旋转的算法, 对发生偏转的图像进行适当的调整, 以便满足评分判卷的要求
关键词: 图像处理 阅卷系统 答题卡-Image processing technology in th
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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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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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