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DIBAPI
- 车牌识别系统图像处理函数，包括二值化，边缘检测和定位算法
第四章 控制系统的分析方法
- 用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
毕业设计:人脸识别系统设计软件
- 本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。 随软件附上设计文档和参考资料。
利用模拟退火进行图像分割
- 利用模拟退火进行图像的二值分割
KL变换
- KL变换模式识别作业三 一、编程要求： 编程实现KL变换，并对TM六波段图像进行演算。 KL变换的思想是：从n维特征选取m维特征，删去的n-m维特征不一定就是无用的信息，如何在信息损失最小的情况下选取特征，在理论上就显得更严密些。通常采用正交变换，得到新的经变换的模式， 以保证信息损失最小情况下获得有利于分类的特征。 二、编程思想： 将6副图象依次输入获得灰度值存在一个6*size(size为一副图象的像素数)的二维数组中，计算每个波段的灰度均值，然后计算协方差矩阵，得出特征值
Image.rar
- matlab 关于二值图像熵和交叉熵的计算程序,这一程序与结合其它方法对图像进行分割,作为一个判断标准.,matlab on the binary image entropy and cross entropy calculation procedure, which in combination with other methods and image segmentation, as a criterion.
CarPlateRecognition
- 利用神经网络进行车牌识别，图像先进行二值化，通过多次学习从而建立满足一定要求的识别网络。-License Plate Recognition using neural networks, the binary image before, through multiple learning to recognize the establishment of the network meet certain requirements.
Lable.m
- 找出图像中的连同区域 标注序号 二值图像的连同区域判断-Find the image number, together with the regional dimension with the binary image to determine areas
bp
- bp神经网络车牌识别，用于识别 二值化以后的图像，解压后把 char char1 目录放到d盘下-bp neural network license plate recognition, later used to identify the binary image after extracting the char char1 disk under the directory into the d
LBP
- 给出图像坐标，计算对应坐标的LBP(局部二值模式)特征-compute LBP(Local binary pattern) feature
binary
- 这是不均匀光照文本图像的二值化，对研究生和科研人员有重要的参考价值！-This uneven lighting text image binarization, graduate students and researchers have an important reference value!
digital-image-processing
- 数字图像处理，简单介绍图像的增强，压缩，二值化以及相关的图像处理技术，适合入门者学习图像处理相关的知识。-Digital image processing is introduced, enhancement, image compression, the value of two and the related image processing technology, suitable for beginners to learn the relevant knowledge of image
bp-for-license-recognition
- 利用BP神经网络算法进行车牌图像识别的代码，进行数字、车牌字符的识别，另附相应学习图片素材（二值化）及训练后网络-Using BP neural network algorithm for vehicle license plate image recognition code, the number of characters, license plate recognition, with the corresponding learning picture material and tra
Bias supervised classification
- 基于c++的监督分类，使用贝叶斯分类实现图像的二值分类(Supervised classification based on c++ uses Bias classification to implement the two valued classification of images)
caffe-cvprw15-master
- 基于深度学习框架构建用于快速图像检索的二值哈希编码(Construction of binary hash codes for fast image retrieval based on depth learning framework)
som
- 随机产生5类二维坐标系中的数，使用SOM网络进行无监督聚类，将产生的随机数自动聚成五类，并将结果用图像直接显示出来，生成训练好的网络权值(Five kinds of random numbers in two-dimensional coordinate system are generated randomly, and unsupervised clustering is carried out using SOM network. The random numbers generated