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基本图像分割实例
- P0801：索书号文字图像分割 P0802：粘连字符切分 P0803：文字识别 P0804：彩色车牌分割 P0805：商标文字分割 Recognition：文字识别的识别子函数 StrDetect01：文字识别的结构特征提取子函数 -P0801 : Call text image segmentation P0802 : adhesion character segmentation P0803 : Character Recogn
masm_Feiler_v1.0
- 多线程 网络传输 开发环境：Delphi7.0+WinXP，没用其他控件(除了Delphi自带的Indy) 传输协议：TCP/IP 客户端一次发送65000字节的包，服务端负责组装并处理数据粘连。 使用ReadBuffer()，Send()函数来接收发送Buffer内字节，这样作的目的是使程序具有更好的灵活性。你可以自定义Buffer内那些字节的含义，例如是字符串、图像、声音、命令等等。 文件的多线程读写采用windows内存映像技术。 关键的服务器处理函数IdTCPSe
Recognition358
- 程序包括：索书号文字图像分割；粘连字符切分；文字识别；彩色车牌分割；商标文字分割；文字识别的识别子函数；文字识别的结构特征提取子函数。 -include : Call text image segmentation; Adhesion character segmentation; Character Recognition; Color plates segmentation; Trademark text segmentation; Character Recognition Recog
DELETELINE
- 代码中的算法能够将切下的图像子块中的表格线框去除。线框和字符串粘连在一起的情况，要保证线去除后字符的完整。-code algorithm can be cut under the image-block removal of the forms wireframe. Wireframe and string together the adhesion, and to ensure that after the removal of line characters integrity.
Summerwatershold
- 细胞粘连分割算法，分水岭实现，是一篇论文的验证程序，保证可靠性，实验图片附内-cell adhesion segmentation algorithm, a watershed achievement is a paper verification process to ensure reliability, within experimental Photo :
xibaogenzong
- 粘连细胞的跟踪，是图像分割的重要步骤，该程序可用于多种细胞分割。-cell adhesion tracking, image segmentation is an important step, the procedure can be used for a variety of cell division.
20070426
- 基于完成端口的TCP网络通信框架实现 工程iocp中包含了框架实现的所有代码，工程server和client是对该框架的简单测试 和应用。框架实现了基于消息的TCP网络通信，(避免了TCP的数据“粘连”问题)并进 行了封装，封装后的界面iocpapi.h非常简洁，应用程序代码只需要简单包含 iocpapi.h，就可以实现自己的网络应用.具体例子可以参考server和client代码提供 的两个类分别用于服务器端和客户端(一般来说客户端不用管理大量连接，所以有点 杀鸡用牛刀
ppp8
- 程序代码说明 P0801：索书号文字图像分割 P0802：粘连字符切分 P0803：文字识别 P0804：彩色车牌分割 P0805：商标文字分割-code P0801 Note : Call text image segmentation P0802 : Character Segmentation P0803 : Character Recognition P0804 : color plates separated P0805 : Property Text Segmen
chap8
- 索书号文字图像分割 粘连字符切分 文字识别 彩色车牌分割 商标文字分割 文字识别的识别子函数 文字识别的结构特征提取子函数
基于识别反馈机制的多粘连字符分割与识别
- 基于识别反馈机制的多粘连字符分割与识别 验证码识别相关资料，主讲字符分割-Feedback mechanism based on recognition of multi-adhesion character segmentation and recognition verification code to identify the relevant information, speaker character segmentation
IP-Programing
- 1。演示程序中增加了三个鼠标功能的演示程序与真彩色图 像像素数据的显示。 2、新增了四个菜单，即分水岭算法、线段表新应用、论文例图和应 用模块，它们都是交稿后到最近这段时间里所做的工作。新增内 容都是在此编程环境下完成的。 3、分水岭算法菜单中给出了分割粘连图像的四种方法。 4、线段表新应用菜单给出了用种子填色法实现的连通区域分割方法， 它比线段编码法简单，还介绍了用线段表实现数 学形态学中腐蚀膨胀的快速算法。 中所用图像的生成步骤，
TSP_G
- 在分离粘连颗粒时通过求取凸包从而得到凸缺，进而找到分离点-Adhesions in the separation of particles through the strike in order to be convex convex hull missing, and then find the separation point
edgedetect
- 用各种算子对图像边缘检测，用巴特沃斯滤波器平滑处理后，再用prewitt算子、LoG算子、Canny算子边缘检测，之后去粘连-Operators using a variety of image edge detection, smoothing filters with Butterworth, the re-use Prewitt operator, LoG operator, Canny edge detection operator, followed by adhesion to
Auto-pairing-of-the-separation-pair-points
- 利用基于凹点搜索和最短距离的构造分离线的方法分离串联淋巴细胞时,需要自动实现 相应凹区域的配对。对于两个细胞粘连的情况,由于恰好存在两个凹区域,故不存在自动配对问题 对于三个细胞串联、存在三个凹区域的情况,通过判断分离线是否与核心三角形相交实现自动配对 对于三个细胞串联、存在四个凹区域的情况,先计算各凹区域到核心钝角三角形的最短距离、同时获得四个端点,然后利用其坐标与核心坐标的关系进行自动配对。设计的分离方法能够满足两个细胞粘连和三个细胞串联情况的准确、快速、自动分离.-Auto pairi
cell-segmentation
- 细胞粘连分割算法，采用vc++6.0编译环境，能够实现粘连细胞图像的分割，算法具有一定的参考价值。-Cell adhesion segmentation algorithm, using vc++6.0 to compile the environment, to achieve adhesion cell image segmentation, the algorithm has a certain reference value.
papersimulate
- 仿真一篇国际学会论文。主要是分割粘连细胞图像。-Simulation of an International Society papers. Mainly adhesion cell image segmentation.
work
- 对于细胞图像序列中多目标的追踪是细胞运动研究中的难点，针对高密度细胞图像中细胞运动的复杂性，本文提出一个细胞分割和追踪的系统。在细胞分割部分，针对实验所用细胞图像序列的特点，本文分别采用了不同的分割方法。在基本的细胞分割后，由于得到的分割图像存在着一些粘连细胞，为了将之分离，采用了基于Freeman code法对细胞轮廓进行跟踪编码。根据编码所得的链码特征分析细胞的轮廓形态，找出粘连细胞图像中的凹角点，再将凹角点进行分组配对完成粘连细胞的分离。在追踪部分，针对细胞的运动特性，将细胞分为惰性细胞和
Watershed-algorithm
- 基于距离变换的分水岭分割算法，该算法可以实现对粘连物体的分割。-Watershed algorithm
基于最短路径的粘连字符分割的文章
- 基于最短路径的粘连字符分割的文章。以灰度文本图像为处理对象，从上往下搜索找到最短路径。一篇很好的文章。-An OCR-Independent Character Segmentation Using Shortest-Path in Grayscale Document Images
文字识别：包括图像分割,粘连字符切分,文字识别
- 文字识别：包括图像分割,粘连字符切分,文字识别(Image recognition: including image segmentation, character recognition)