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AdjustTexture
- 调整图像的直方图分布，显示不同图像的特着，对图像进行分析-adjust the image histogram distribution, show different images to the special, right image analysis
SHOWBMP.C
- 640*480 256 色 .BMP 文件显示程序，可以浏览、同时显示 4 幅图象，也可以 在屏幕上开一个窗口显示 .BMP 图象，并可以使用上下左右箭头键、PageUp/PageDown、Ctrl+Left、Ctrl+Right键浏览整幅图象，在S3、ATI等VGA卡上 调试通过 实例程序能对任意一个文件进行加密,密码要求用户输入,限8位以内(当然你可以再更改).程序有很好的容错设计-640 * 480256 color. BMP file display program ca
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”－“
gui
- 带GUI界面，图片导入MATLAB,读出图像处理过再显示-With a GUI interface, images into MATLAB, read out the image processing over longer show
200572811235798
- 本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能-In this paper, and designed to achieve a free
blend
- 获取摄像头视频图像后，在图像中加入自己想要的图片，并在对画框显示效果-Camera to obtain video image after the image you want to add his own pictures, and show the effects of frame
NumberRecognitionSystem
- 本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。-In this paper, and design implementation of
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”－
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
img-mhrg
- 分类器设计的好坏对于图像识别效果有着重要影响. 本文基于黄等所提出的识别方法,定义了一类更 广泛的隶属函数,并借助于投影算子理论、子空间理论,对所提隶属函数的性质进行了深入的理论分析,证明了所提隶 属函数所具有的若干良好特性,-Classifier design is good or bad for the image recognition results have an important impact. Yellow, etc. Based on the proposed reco
Fingerprint_acquisition_system_based_on_FPS200_Des
- 基于FPS200指纹采集系统的设计与实现:文章采用新型固体指纹传感芯片FPS200设计出完整的指纹采集系统。该系统具有结构简单、采集速率快、图像质量高等特点,为现今的活体指纹采集提出高效的解决方案。通过对芯片参数的调整,实验表明该系统能够采集到清晰、高质量的指纹图像,为身份认证提供优良的图像来源。-Fingerprint acquisition system based on FPS200 Design and Implementation: This paper fingerprint sen
subtitle-extraction
- 实现对图像的字幕提取（顺序：harris，connection,bound,show）-Extraction of the image captions to achieve
tuxiang
- 人脸识别该段程序通过设置“图像翻转”功能键对应的句柄uipanel7中的“Visible”属性的开关来实现该功能键的显示隐藏-Recognition program by setting the paragraph " Image Flip" function key corresponding to the handle uipanel7 the " Visible" property of the switch to achieve the functio
Eye-Location-
- 摘 要: 介绍一种精确定位眼睛的方法.眼睛定位是很多人脸检测算法的关键步骤.在获得眼睛窗口之后,可以利用投影方法来定位眼睛.提出一种混合投影函数,该函数结合了积分投影函数和方差投影函数,能够反映出图像在某个方向上灰度均值和方差的综合变化情况.实验结果表明,利用混合投影函数可以相当精确地确定眼睛 中心的位置.-Abstract: A method for precise positioning of the eyes. Eyes positioning is a lot of face det
show-hsv
- 可以实现将图像的hsv分量分别显示，用来作为对图像分割，识别等的判据-The hsv image can show the weight, is used as image segmentation, recognition criterion
Seal-Identification
- 运用H15；I色彩窄间对印章图像颜色特征提取等一系列预处理，研究了多种识 别方法后发现基于纹理特征的印鉴识别方法不但速度快，而且识别率也较高，并且方法简便。通 过将极坐标和傅垦叶变换结合，计算m印签图像纹理的频谱度量，来完成印鉴的特征提取，运用支 持向量机分类器对印鉴进行识别，实验证明，方法具有良好的旋转不变纹理分析性能，提高了识别 率。-It WaS found a fast，simple and a higher seal image(HSI)identification
156423
- 为实现教室监控视频中多目标智能跟踪，研究提出了一种基于前景检测修正和梯度特征的改进型ＣａｍＳｈｉｆｔ算法。该算法利用收敛速度分段分区可调的背景重建算法对视频序列进行背景重建与前景检测。综合考虑了前景检测结果，图像 梯度和颜色特征，进行ＣａｍＳｈｉｆｔ目标跟踪。该算法能自适应调节梯度与颜色特征融合比例，对强光有一定的抑制作用。开发了实验软件，仿真结果表明了所提算法的有效性，为解决教室照明用电浪费问题提供一个可行的解决方案。-Surveillance video in the classroom
1221sparsematrixshowaimage
- 构造稀疏矩阵，并将稀疏矩阵用图像形式表示出来-sparse matrix show as image
wbntrs
- 用ORL人脸库进行测试，给出一幅图片可以指出他是40个人中的哪一个人的第几个人脸，这些要以界面的形式显示出来并配以文字说明（文字说明就是哪一个人的第几个人脸），测试用的图片在一个文件夹中，我可以通过界面选择要测试该文件夹中的哪个图片，选定之后程序可以显示出对应这个图片的相应的ORL中的人脸并显示这是第几个人的第几张脸，如果在人脸库中检测不到测试的图片（如测试的图片是一朵花什么的）的话也要有提示说这个图在ORL中不存在 -Using the ORL face to test, give a pi
条码识别
- Image primaryImage = Image.FromFile(fileName); Bitmap pImg = MakeGrayscale3((Bitmap)primaryImage); using (ZBar.ImageScanner scanner = new ZBar.ImageScanner()) { List<ZBar.Symbol> symbols = new List<ZBar.Symbol>(); System.Diagnostics.