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cell1234
- 一个图像处理程序，包括图像的阈值计算，去噪处理，图像面积运算等-an image-processing procedures, including images of the threshold value, Denoising processing, image size, etc. Operational
DigitRec
- 数字识别系统源代码: 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练 第二步：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”－“
digital-recognise
- 数字识别代码 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：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为90％ 另外，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。步骤为：“256色位图
soft-harr
- VC++编写的图像处理及识别软件，小波软去噪代码，有利于图像识别功能的完成。-VC prepared by the image processing and recognition software, wavelet denoising software code is conducive to the image recognition function to complete.
szsbxtydm
- 数字识别系统源代码.rar 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：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
redlightrunningvehicleplaterecognition
- 车牌识别(LRP)是智能交通系统中关键技术之一。以车牌识别为 基础，可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，进而可以应用 在多种场合，如高速公路收费系统 道路、卡口监控系统 小区、停 车场收费 监控系统和车流统计等。在本文的研究中以模式识别和图 像处理技术为基础和基本手段，结合新兴领域的理论工具一一小波分 析，分别对车牌分割、车牌图像去噪和车牌字符识别三个方面做了系 统研究，并提出了有效的解决方法。
Neural-network-recognition-system
- 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。 第二步：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”－
DigitRec
- 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：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
fingerprint
- 指纹识别算法的平滑处理和加强处理（高通滤波）有sobel prewitt log方法。保留的为prewitt。另一个文件是图像的二值化处理和去噪。后面的程序还在制作中-Fingerprint recognition algorithm to smooth and enhance the process (high-pass filter) has sobel prewitt log method. Reserved for the prewitt
finger
- 很不错的仿真效果，包括图像的归一化，去噪，分割，细化，特征提取等-Very good simulation results, including the image normalization, denoising, segmentation, refinement, feature extraction, etc.
TV-article
- 这里主要是一些全变差用于图像去噪的一些文章，现在全变差是一个很好的图像去噪方法，希望对大家有点帮助！-Mainly Total Variation for Image Denoising some articles, the Total Variation now is a good method of image denoising, we want a little help!
matchfinal
- 在VC环境下实现指纹识别，输入一幅图像（库中存在的）会匹配出对应的图像。包括预处理（二值化、分割、均衡、去噪、增强、细化等），特征值提取，即为提取端点和分叉点坐标，特征匹配，最后输出对应的指纹编号。-In the VC environment realize fingerprint recognition, input an image (library existing) will match the corresponding image. Including pretreatment (b
Vehicle-Recognition-System
- 1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。 3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。 4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。 -First click Load Image menu item (loaded background and foreground images), below the image in the image file fol
chengxingshibie
- 1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。 3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。 4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。 -1 First, click Load Image menu item (load background and foreground image), the image in the image folder below.
zhongzhi
- 中值滤波C 语言源程序代码，可以有效用来图像去噪，效果很好-median filter for image denoising and enhancement
Tire-mark-Pattern-recognition
- 使用大恒图像采集卡进行轮胎图像采集，利用VC++2005 采用WTL界面框架开发一个简单的轮胎表面标记的采集与识别系统。首先采用灰度化和直方图均衡化方法实现图像预处理，然后采用OTSU阈值分割方法实现图像的二值化，在二值图像基础上，采用阈值面积消去法（空穴检出）实现图像去噪处理，并采用径向投影方法实现字符分割，最后采用模板匹配方法实现轮胎表面标记的识别。-This research uses DaHeng image gathering card to carry on tire image g
Wavelet-transform-image-denoising
- 本案例通过对图像加入高斯噪声，利用sym4小波函数对该图像和信号进行三级分解，用小波阀值去噪的方法对该图像进行去噪，并给出了仿真结果。-This case through join Gaussian noise image, use the sym4 wavelet decomposition of the image and signal, the wavelet threshold to filter method for the image denoising is presented,
chapter29
- 《MATLAB 神经网络个案例分析》，可以实现对图像进行分割，去噪，识别和分类。-" MATLAB neural network 43 case studies" can be achieved on image segmentation, de-noising, identification and classification.