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本文展开了对尿沉渣图像
自动识别算法的研究。著者在从事“尿沉渣图像自动识别算法的研究”课题的研究
中，广泛吸取了国内外已有的有益成果，根据尿沉渣图像特点从图像增强、图像
分割、特征提取和特征选择、图像识别等各个环节寻求最佳的可行方法以提高识
别的性能，提出了基于组合图像分割算法、改进的特征提取和特征选择算法以及
BP神经网络分类器的尿沉渣图像自动识别算法。-This started on the urine sediment image recognition algorit
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1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。
2.测试图像存储在当前目录的img下。
3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-First open a picture in order graying, binarization, gray stretch, license plate location, binarization, skew correction and character s
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字符识别的源码，可识别数字和英文。包括图像处理和模式识别的内容。图像处理包含转灰度图、二值化、滤波、细化、分割、规格化等。模识别部分包含欧式距离的模板匹配和BP神经网络。-Character recognition source code, can recognize numbers and English. Including image processing and pattern recognition. Contains to grayscale image processing, bi
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神经网络实现车牌识别,通过图像分割，然后利用人工神经网络实现车牌号码的识别-Neural network license plate recognition, image segmentation, and then using artificial neural network license plate number identification
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利用Bp神经网络实现文字的识别，识别性能较好，先将图像进行分割，然后利用神经网络进行识别-BP neural network text recognition, the recognition performance is better, the first image segmentation and recognition using neural network
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
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车牌字符识别C++程序
1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。
2.测试图像存储在当前目录的img下。
3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-C++ program license plate character recognition
1. Open a picture first and then follow the order of graying, binarizati
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本代码采用神经网络的方法进行数字识别。首先采用神经网络的算法对0到9数字进行训练，然后对图像进行分割，把图像中的文字和数字分离出来，最后对每个块进行识别。-This code uses neural network for digital identification method. First, the use of neural network algorithms 0-9 digital train, then the image segmentation, the text in the
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《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.
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进行手势识别 内涵简单的训练图片和代码 含有图像分割函数(Gesture recognition Concise training pictures and codes Contains image segmentation functions.)
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