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彩色图像人脸高光区域的自动检测与校正方法
- 彩色图像人脸高光区域的自动检测与校正方法，本文提出的方法能有效检测不同人的脸形特征-Color Image Face regional high-automatic detection and correction method, the proposed method can effectively detect the different characteristics FACE
TextDetect
- 云行TextDetection.exe程序，打开任意一幅bmp文件。点击“操作 检测文本区域”， 变会弹出文本检测的结果框。框内设定显示前六个文本区域的二值化结果，注意该框不要移动。关闭该框，BMP文件原始图像中用红色矩形框显示出检测出的文本区域。-cloud OK TextDetection.exe procedures, arbitrary opened a bmp file. Click on the "operational # 61664 Detection
facedetector
- 一个人脸检测系统， 输入：图像（bmp\\jpg......) 输出：脸部区域-a face detection system, type : image (bmp \\ jpg ......). output : facial region
fingerprint_regoniation_system
- fvs_enhancer：指纹增强程序，描述了如何使用该库增强指纹图像。原图像和目标图 像都是位图。 fvs_direction：描述了如何提取方向图。输入图像必须是归一化的图像，这样才能 有较好的效果。输出图像覆盖于输入图像之上。 fvs_createtestimages：该程序用来产生调试过程中可能会用到的一些位图图像，这 些图像是不同角度和不同间隔的条纹。产生图像的文件名命名方式如下： testimgSSSDDD.bmp 其中，SSS代表条纹间隔（像素个数）
CardRecognization
- 车牌识别系统 使用说明 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。
numberplate_C++Builder
- 车牌识别C++Builder代码，首先要把车牌图像灰度化，接着对图像进行中值滤波进行初步降噪，下一步进行Sobel纵向边缘检测，即增强车牌纵向边缘，边缘检测后进行二值化处理，此时车牌区域特征得到进一步加强，但同时又加强了背景中的部分噪声，所以再对其腐蚀，然后定位及截取车牌，最后对车牌进行二值化。 -LPR C Builder code, first and foremost, we should plates gray, Then the image median filtering for
reply_1_1007847
- 车牌定位使用说明 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
detect_vc++_
- 使用说明 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
qycz
- 区域生长法图像分割源程序qycz.rar
paizhaozidongshibie
- 图像分割是图像处理最基本和最重要的技术，是任何理解系统和自动识别系统 必不可少的一个重要环节.车牌以及车牌字符的提取是图像分割技术的一个特殊应 用场合，它包括车牌的定位和车牌字符的切分两个步骤。本章将对这两个步骤的算 法进行阐述.第一、二节中将分别详细介绍车牌区域的定位、切分技术 由于二值 化算法在字符的提取中具有重要的作用，因此在第三节中将作重点讨论.
OpenCVtuxiangju
- 用OpenCV做的，先对图像做预处理，再求取图像中目标区域的归一化中心矩或者Hu矩。使用前先对VC++6.0进行OpenCV环境设置。
chepaishibie4
- 提出一种用于车辆牌照定位的新方法。该方法利用遗传算法对图像进行优化搜索,结合区域特征矢量构造的适 应度函数,最终寻找到牌照区域的最佳定位参量。实验结果表明,该方法抗噪声的能力强,提取出的牌照准确、完 整,具有很好的实用价值。
图像处理
- 【用途】在一个纯白色的底板上放置叶片和已知尺寸的深色标定物，用数码相机拍照，获得的照片可用本软件测定，可用于测定棉花、甘薯等不规则叶片的大小和颜色，但其实可用于测定任何片状物的尺寸和颜色。本软件能根据底板纯白色的特性自动校正照片的白平衡以减少色差。 【使用】1.打开图像文件 2.去除图像背景 3.拖动鼠标选择矩形区域，然后点一下左边的图像框，即可获得尺寸比例和色彩平均值 4.被测定物的面积=被测定物面积百分数*标准物实际面积/标准物面积百分数。 【要求】对图像的要求： 1.测定
CCV.rar
- 颜色一致向量的核心代码,有限对图像进行平滑处理，然后计算图像连通区域，最后讲像素分为一致性像素和不一致像素。,Color coherence vector
Hough-Circle-Detect.rar
- 可以实现对图像中半径不同的圆形图像区域的检测,Radius of the circle of different detection
TEST
- 人脸检测，人眼检测，基于区域生长的图像分割-Face detection, eye detection, image segmentation based on region growing
Study.on.License.Plate.Segmentation.Based.on.Color
- 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
Fingerprint-image-preprocessing
- 本文用matlab实现了指纹图像的对比度增强、有效区域的选取、指纹图像的二值化、指纹的特征值提取等。并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像预处理的问题。-Using matlab fingerprint image contrast enhancement, selection of effective regional, the binarization of fingerprint images, fingerprint eigenvalue extraction. And select
第1章
- 不同颜色空间下的人脸图像分割，彩色图像处理中有许多彩色空间坐标系，最常见的是RGB空间。其余的还有HSV空间、YCrCb空间、YIQ空间和YUV空间等，这些都可以从RGB空间转换而来。在大多数情况下，图像信息是以RGB的颜色体系保存，然而在人脸肤色分析中，由于RGB颜色的R、G、B三个颜色分量都包含亮度信息，存在极强的相关性，一般不适合肤色处理。所以一般情况下在进行肤色区域检测之前，要将RGB颜色体系转换到其他颜色体系中，而不直接利用RGB彩色空间。(There are many color s
FeatureMatching
- 特征提取，特征识别，通过识别CNN来提取图像中的特征区域(Feature extraction, feature recognition, through the identification of CNN to extract features in the image region)