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一维条形码打印系统
- 条形码的生成原理： 条形码的第一数据部分是由 7个数字形成的，其形成的方法详述如下： n 首先使用 产生和 匹配的字母码，该字母码有6个字母组成，字母限于A和B。产生字母码的列表如下 字母码 0 AAA 1 AABABB 2 AABBAB 3 AABBBA 4 ABAABB 5 ABBAAB 6 ABBBAA 7 ABABAB 8 ABABBA 9 ABBABA 表一 映射表 n 将 和 产生的字母码按位进行搭配，来产
GISDeveloper_9
- 投稿有关事项： 一、稿件要求 1. 字数：原则上不限。但单篇文章以2000-5000 字为宜；内容较丰富者，建议按连载形式投稿、刊载。 2. 格式：请使用 Word 文件格式，如果文章有插图，除 Word 中的文章插图外，再请单独保存原始的图片文件，以保证图片质量清晰可用。 3. 稿件不推荐提供学术论文。 4. 稿件应是其原创作品，或对所投作品拥有合法著作权之作品（编译的稿件请附原文）。 二、注意事项 1.
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
digitshibie
- 图形数字识别： 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-graphics figures recognition : the first step : training netw
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
水印算法
- 在对原图像进行双正交7／9三级小波分解后 ，在第二级的水平、垂直、对角以及第三级对角分量上加入水印系数，再经过小波反变换重构出图像。-in the original image Biorthogonal 7 / 9 3 wavelet decomposition, in the second-class level, vertical, diagonal, and the third-class right angle to add weight coefficient watermark, a
2D
- C code for \"Computational Geometry in C (Second Edition)\": Code function Chapter pointer directory ----------------------------------------------------- Triangulate Chapter 1, Code 1.14 /tri Convex Hull(2D) Chapter 3, Code 3.8 /graham Convex Hull(
基于双正交小波分解的水印算法
- In the original image Biorthogonal 7 / 9 3 wavelet decomposition, in the second-class level, vertical, diagonal, and the third-class right angle to add weight coefficient watermark, after wavelet-transform reconstruct images.
OCR-B10BT
- 二代身份证号码字体文件，由Mac字体文件转换得来-Second-generation ID card number of font files, font files from Mac to convert a
testPNN
- /*模式训练*/ Training(int,int,int,char*,char*,char*) 参数： 模式个数（即网络的第一隐层节点数） 模式维数（即网络的输入层节点数） 模式类别数(即网络的输出层节点数) 计算中心控制矢量时所用的变换函数核 第二隐层权值的训练算法 训练模式所在的文件名称 /*模式分类*/ Classifying(int,char*) 参数： 需要分类的模式个数 分类数据-/* Model Training*/Tr
ESMkitWin_0_4.zip
- 利用二阶最小化，实现射影变形下的目标跟踪，windows下版本。,Minimize the use of second-order to achieve the objectives under the projective deformation tracking, windows version of.
gacv02
- gacv 名字取自 gabor , adaboost , opencv , 他用了 gabor滤波，AdaBoost （MultiBoost ） 分类器和 opencv 开发库，这是第二个测试版叫 gacv02 。这个程序的第一个测试版 gacv01 可以检测大小有一定变化的目标，但是不能检测平面旋转的目标。gacv02 改进了算法可以处 理目标的大小变化和平面旋转，检测速度也有了提高。 -gacv name from gabor, adaboost, opencv, he u
pattern-recognition_book
- 模式识别第二版是有关模式识别及其应用的英文中译版书籍，比较经典。-pattern classification second edition which is book Pattern Recognition and its application is a more classic book.
very-fast-pedestrian-detection
- CVPR 2012 <Pedestrian detection at 100 frames per second> 快速行人检测-CVPR 2012 <Pedestrian detection at 100 frames per second>
log
- 应用log算法进行图像的边缘检测，log算法是一种基于灰度值的二阶导数来进行边缘检测的，通过检测零点来进行边缘检测-Application log algorithm for image edge detection, log-based algorithm is a gray value of the second derivative for edge detection, by detecting zero for edge detection
shuzishibie
- 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％ -Digital identification code the first step: Training Network. Th
OCR-B10BT
- 二代身份证号码字体文件，由Mac字体文件转换得来-Second-generation ID card number of font files, font files from Mac to convert a
Theresearchandachievementvehicleplaterecognitionte
- 国内近几年城市智能交通系统发展的很快，车牌识别系统作为 城市智能交通系统中信息采集的一种手段，也得到了很快的发展。 本文在详细研究了国内外的各种有代表性的车牌识别系统的基础上，结合 中国车牌的特点研发了一种适合中国车牌的识别系统。该技术于2004年荣获得 了公安部科技进步二等奖。 本文对车牌识别技术的研究，主要的创新有四个方面： 1基于小波分析的方法,成功地解决了车牌定位系统中传统的图像识别手段 很难解决的三个问题； 2本文对图像获取的摄像系统自适应控制技术进行了
MainFrm
- 提出了基于边缘检测的二值化与扫描线相结合的车牌定位方法。实验表明该方法能够快速、准确地定位车牌,且抗干扰能力强,定位准确率在99 以上,光照和天气对其定位结果影响很小。-Edge detection based on the value of the second scan line and a combination of license plate location method. Experiment results show that the method can quickly and