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- 有了合适的处理对象，剩下的就是技术问题了。在数字运动检测中运用的关键技术有图像数据读取、图像的中值滤波、图像灰度化、图像梯度的获取、图像特征区域的确定、两幅图像的匹配、图像二值化、图像细化、图像去离散点的操作、物体的区域定位、物体中心点的取得，最后再从图片中得到物体运动轨迹。本运动检测系统是为了实现对一系列图片中运动物体的跟踪而设计的，它通过对一系列图片的处理，提取出图片背景，识别出运动物体，进而对运动物体进行跟踪，得到物体运动的轨迹。本文主要阐述了什么是数字图像处理、数字图像处理的基本要求、数
moulation_classification
- 主要是实现调制识别，区分几种常用的数字调制信号，包括ASK,FSK,PSK,QAM。含有两个文件夹 其一为特征参数的仿真；其二为正确识别率的仿真。 文件夹key feature simulink中： 运行程序会得到各特征参数之间区分图 从图中可看到特征参数的有效性。 文件夹classification rate simulink中： 运行main.m文件 可以得到正确识别率 -Mainly to achieve modulation recog
image-of-torque-characteristics
- 现代数字图像处理技术提高及应用案例详解(matlab版)-1.2图像距特征-Modern digital image processing technology and application case explanation (matlab)- 1.2 image from the feature
Handwriting-recognition
- 基于SVM的手写数字识别及数字图像的特征提取-SVM-based handwriting recognition and digital image feature extraction
code
- 1.基于概率神经网络的手写体数字识别 2.径向基网络预测地下水位 3.BP神经网络实现图像压缩 4.Elman网络预测上证股市开盘价 5.基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类-1. Identify 2. RBF neural network forecasting of groundwater 3.BP neural network image compression 4.Elman network forecasting the stock market opened o
colorReduce
- 简单的用于识别手写数字，先对数字进行特征提取，灰度化，二值化，特征提取-Simple to identify handwritten numbers, the first of the digital feature extraction, grayscale, binarization, feature extraction