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3dplane
- 利用矩特征可以从二维图像识别三维目标,4阶矩的图像峰值反映了目标的形状,为了使它具有平移、比例和旋转不变性,作者对其进行了归一化处理。-use Moments from the three-dimensional two-dimensional image recognition, four bands peak moments of images reflect the shape of the target, In order to give it scale, translation an
VC_ImageProcessing
- 《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
AVRCam
- 这是一个基于颜色特征的物体识别程序，包括上位机源代码、下位机源代码和非常详细的说明文党。该程序上位机用Java写成，在windows/UNIX/Linux等系统下均可以编译和运行，而下位机代码则运行于ATMEL公司出品的AVR系列ATMega单片机，采用avr-gcc编译。该程序可以同时识别10个不同颜色不同形状的物体，达到每秒29帧的处理速度，采用OV6620 CMOS图像传感器。-This is a feature based on the color of the object recog
readvc
- 基于轮廓的形状特征提取 1)该程序在VC＋＋6.0下编译通过； 2)测试图片说明：（图像路径名请在main函数中fp=fopen(\"1.bmp\",\"rb\")中设定） 64×64 24bit BMP： 图像1、2用来验证旋转图像识别；图像1、3用来验证平移图像识别；图像1、4用来验证缩放图像识别； 120×120 24bit BMP： 图像5、6用来验证平移图像识别；图像7、8用来验证旋转图像识别； 3)结果说明： MCS.dat保存了Mountain Cl
指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自动指纹识别系统由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹 几
PeDetect.rar
- 视频图像中，行人检查的源代码。利用人体形状特征做特征识别。利用运动物体检测得到初始识别区域。,Video images, pedestrian check the source code. Characteristics of the human body shape to do feature recognition. Detection of moving objects using the region to be the initial identification.
code
- 基于内容的图像识别特征提取部分——k-均值聚类分割获取形状等信息-Content-based image recognition, feature extraction part of- k-means clustering segmentation information for shape
Researchontheshapefeatureextractionandrecognition.
- 主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而 可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别 层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
tzsb
- 图像的特征识别技术，是机器视觉和计算机图像识别的好教程。 所谓图像特征，换句话说就是图像中的物体有什么样的特征。图中有几个水果。要想从该图像中把香蕉提取出来，必须告诉计算机要提取什么样的物体。例如，应把香蕉的特征之一——细而长告诉给计算机。也就是说，要指示图像中物体的形状、大小等特征。即告诉计算机要提取的物体是大物体或是圆的、方的等。这时，就 要使用“大小”、“圆度”等表示物体形状的参数。 -The characteristics of image recognition techno
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- 状是含有高层语义信息的视觉特征，在基于内容的图像检索及图像识别中具有重要的应用价值。有很多种描述子可以描述图像的形状特征，傅立叶描述子可以把二维的图像轮廓信息简化成一维问题进行处理，应用非常广泛。然而自然图像的形状特征通常是杂乱的，有噪声的，提出了一种图像预处理方法，得到净化的形状图像，通过实验研究傅立叶描述子算法提取形状特征的效果。-Abstract Shape is a visual feature which contains intrinsic high-level semantics
HCCR
- 运用仿生模式识别方法构建提取基本笔段的神经元序列覆盖手写体汉字图像, 分析笔段神经元间的拓扑性质, 将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的种汉字笔划类型组成的几何图形模仿人类汉字形码输人法统计具有冗余容错形状的笔划神经元类型、数量、位置、相合和相交点数量, 建立手写体汉字特征知识的数据结构表对一手写体汉字库中手写体汉字识别进行仿真实验。方法具有较强的“ 认知”手写体汉字的能力-Construction of the use of pattern recognition methods of e
Shape_Feature
- 这个程序主要是实现图像的形状特征统计，先读入一幅256色图像，然后统计图像的面积、周长、圆形度等特征-This program is mainly the shape of features of image statistics, first read a 256-color image, and then statistical image area, perimeter, roundness, etc. Features
xinxilun
- 《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
aTest
- 在图像的形状、颜色、纹理等特征中，颜色特征是最显著、最可靠、最稳定的视觉特征，是人识别图像的主要感知特征.-In the image of the shape, color, texture and other features, the color features are the most significant, most reliable and stable visual features, is the perception of people identify the main f
Image-contour-extraction
- 图像形状提取:加入了神经网络识别，即提取出每幅图像的7阶矩特征后，送入神经网络进行识别-Image shape extraction: joined the neural network recognition, namely the extraction of each image in the7order moment characteristics, into the neural network identification
cvblob
- 图像识别，基于opencv开发的自己类的封装，主要用于形状特征的识别-image recognition
imagetiquyufenxi
- 图像识别，通过矩阵计算分别读入图像的形状，特征提取与分析-Image recognition, read through the matrix, respectively, the shape of the image feature extraction and analysis
2-1
- Opencv图像处理，sifT算子，模式识别 图像检索 形状特征 文理特征 形状特征 空间分布特征。-IMAMGE PROCESING
3-6
- Opencv图像处理，sifT算子，模式识别 图像检索 形状特征 文理特征 形状特征 空间分布特征。-IMAGE PROCESSING
one
- 基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由 于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状 特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor 滤波和灰度共生矩阵 方法得到。而形状特征向量由 Hu 氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用“dropout”方法训练 深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法-Plant based