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multimediaLED
- LED字符分割和识别， 在此项目中我们主要完成了对拍摄到的6位LED数字进行分割和识别的课题。识别的数字范围在0~9。由于拍摄环境比较复杂，需要解决复杂背景下对LED字符的分割问题。我们利用了图像的色彩信息，先进行基于色彩的分割，然后对分割结果进行了固定阈值的二值化，并利用投影修正完成了对LED数码管图像的分割，并使用基于模板匹配的算法进行了识别，在匹配过程中对图像进行了尺寸归一化处理。最终得到了较好的识别效果，对10幅样图的识别率达到100％-LED character segmentat
Volterra_luzhenbo5
- 更新说明： 此版本在版本1、2的基础上做了2点重大改进 1、改进了PhaSpa2VoltCoef函数算法，使得现算法的运行速度约是原算法的4倍 2、改进了volterra_train_lu函数算法，使得相对均方误差提高了约1000倍，新算法不再需要对样本做归一化处理-Update : This version of the 1,2 version on the basis of a 2:00 a significant improvement, improved PhaSpa2Vol
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
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
Zernike-match
- 对输入图像进行预处理后提取目标轮廓，经过归一化处理得到目标形 状的平移、尺度不变的链状表达，再通过小波变换进行多尺度分析；引入Zernike 矩，利用Zernike 矩的特性，实现小波表达的旋转不变性，解决了小波变换对起始点的依赖。-right to import images from pretreatment profile targets, after processing to be a target shape translation, The scale-invariant
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
GaoJie
- 产生两个远程的发送信号,采用归一化处理使其中一个信号有时延,然后求两个接收信号的高阶累积量.-have two long-distance signal transmission, is used to make a treatment in which a signal delay, Then the received signal for the two Cumulant.
bbb
- AVS运动补偿电路的VLSI设计与实现 提出了一种基于AVS标准的高效的运动补偿电路硬件结构，该设计采用了8 X 8块级流 水线操作，运动矢量归一化处理和插值滤波器组保证了流水线的高效运行以及硬件资源的最优 利用。采用Verilog语言完成了VLSI设计，并通过EDA软件给出仿真和综合结果。
Normal_encoding
- 虹膜识别图象归一化处理，把环形虹膜区域归一为一个统一的矩形图象，方便下一步特征提取和匹配。
aa
- 详细介绍了三维模型的归一化处理,基于深度加权法向映射的三维模型检索算法
guiyihua
- 用VC++编写的数据归一化和反归一化处理
digital image processing
- 数字图像处理的一个工程， 提供了一些算法 比如二值化，锐化处理，归一化处理等
FaceRecog_src100902
- 基于OpenCV的人脸识别演示程序。目前实现了Gabor+Fisherface算法，还有几何和光照归一化。 -->请到 http://code.google.com/p/facerecog/ 下载最新版本。<-- 功能：对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库中找到最匹配的人脸并显示。 在VS 2008 SP1上编写，使用了OpenCV 2.0和MFC，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。 数据处理分为了C
DigitalRecognitioncode
- 使用说明第一步：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，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行
guiyihua
- 文档中是关于数据归一化的处理说明和程序简介-Document on data normalization procedures for the handling of notes and brief
《MATLAB统计分析与应用》程序与数据
- 数据的导入导出，将数据写入到txt，从TXT读取数据；数据预处理，归一化处理；聚类分析，K均值聚类等(Import and export data, write data to TXT, read data from TXT, data preprocessing, normalization processing, clustering analysis, K clustering, etc.)
test
- 遥感图像真实反射率转换，可以将遥感图像的DN值，归一化处理为真实的反射率值(The conversion of true reflectance of remote sensing images.)
手指静脉图像预处理
- matlab下的手指静脉图像预处理：均衡化，膨胀，腐蚀，细化，手指边缘检测，截取roi区域，尺度归一化以及灰度归一化。(Finger vein image preprocessing under matlab: equalization, expansion, corrosion, thinning, finger edge detection, interception of ROI region, scale normalization and gray normalization.)