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pcnn--tuxiang-segmentation
- 在利用脉冲耦合神经网络进行图像分割时，本方法是基于最大熵的方法对图像分割，具有很好的分割效果（从其他地方下载下来希望与大家共享）-This method is based on the maximum entropy method using pulse coupled neural network for image segmentation, image segmentation, segmentation (downloaded from elsewhere hope to share w
pcnnxinxishang-
- 脉冲耦合神经网络对图像分割 利用的是最大信息熵法对图像进行分割 有点好用 试一试-Pulse Coupled Neural Networks maximum information entropy method of image segmentation of image segmentation use a bit easy to give it a try
PCNN-Algorithm
- 本程序是运用脉冲耦合神经网络（PCNN）算法进行图像分割的一个实例。基于PCNN的图像分割是一种图像像素相似度临近相似性的图像分割方法，已被广泛应用于图像平滑，分割及边缘检测等图像处理领域。-This program is an instance of the algorithm for image segmentation using pulse coupled neural network (PCNN). PCNN-based segmentation of an image pixel s
FaceDetection
- 图像预处理包括图像平滑、图像分割、二值化、图像形态学处理和轮廓提取。轮廓提取是使用八邻域边界跟踪算法。在手势的特征提取部分，使用边界傅立叶描绘子的手势特征提取算法。针对手势的识别，采用了基于 BP 神经网络的识别方法-Image pre-processing, including image smoothing, image segmentation, binarization, morphological image processing and contour extraction.
chepaishibie2
- 神经网络实现车牌识别,通过图像分割，然后利用人工神经网络实现车牌号码的识别-Neural network license plate recognition, image segmentation, and then using artificial neural network license plate number identification
bp
- 利用Bp神经网络实现文字的识别，识别性能较好，先将图像进行分割，然后利用神经网络进行识别-BP neural network text recognition, the recognition performance is better, the first image segmentation and recognition using neural network
Image-segmentation
- 利用遗传算法和人工神经网络算法相结合，进行图像分割，取得的效果良好-The use of genetic algorithms and artificial neural network algorithm is a combination of image segmentation, good results achieved
Segmentation-combining-of-GA-and-ANN
- 结合遗传算法与神经网络的图像分割,能得到分割结果的全局最优解,避免陷入局部最优.- Segmentation of image through the combining of genetic algorithm and neural network.
main
- 神经网络算法在图像阈值分割中的实现，包括遗传神经网络训练示例，神经网络分割示例，传统BP训练遗传BP训练等-Neural network algorithm for image thresholding in implementation, including genetic neural network training example, neural network segmentation example, the traditional genetic BP BP training tr
neural-network
- 现代数字图像处理技术提高及应用案例详解(matlab版 3.25 基于脉冲耦合神经网络的图像分割-Modern digital image processing technology and application case explanation (matlab version 3.25 image segmentation based on pulse coupled neural networks
Neural-Network
- 应用神经网络与神经网络相关的几个问题,这包裹集中经典分类器,和图像分割,特别是彩色图像分割和过滤-Application of neural networks is associated with several issues related to the neural network, which wrapped centralized classical classifier, and image segmentation, especially color image segmentati
pcnn
- 是《现代数字图像处理技术提高及应用案例详解》一书中“基于脉冲耦合神经网络的图像分割”中的案例程序-" Modern digital image processing technology to improve and Applications explanation" book " Image segmentation based on pulse coupled neural networks" in the case of program
PCNN2
- 是脉冲耦合神经网络在图像分割中应用案例的一个简单的代码-Pulse coupled neural network in image segmentation application of a simple code case
Visual-C-MATLAB-image-processing
- 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
2005510101315809
- 提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
Faceracognzie
- 通过分割图像，利用TRAINGDM算法训练BP神经网络，对人脸进行识别-By dividing the image , use TRAINGDM training BP neural network algorithm for face recognition
Image-processing-based-on-PCNN
- 脉冲耦合神经网络，图像处理，基于PCNN的各种算法源码。包括：图像增强，滤波，提取边缘，图像分割-image processing based on PCNN
tuxiang
- 程序一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法-An automatic image segmentation program pulse coupled neural networks and images entropy
shibie
- 对预处理及分割之后的图像进行识别 利用BP神经网络进行训练 学习-On after pretreatment and segmentation of image recognition using BP neural network for training study
PSO-BP-image-segmentation
- 籽子群优化算法优化BP神经网络，使用优化后的神经网络对图像进行分割。包括：籽子群优化算法，籽子的编码，最优权值和阈值的后成，基于籽子群优化算法的神经网络的培训，图像的分割。-The BP neural network optimized by Particle Swarm Optimization algorithm for image segmentation