搜索资源列表
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- 用于图片的查找，二值化，灰度化，车牌的定位，字符的分割，字符的识别。(For image search, two values, gray, license plate positioning, character segmentation, character recognition.)
matlab
- 索书号文字图像分割，粘连字符切分，彩色车牌分割 ，文字识别的结构特征提取子函数(Call text image segmentation, character segmentation, color plate segmentation, text recognition feature extraction Functions)
AsciiToHex
- ASCII码转16进制数，即文本字符转16进制数据，文本以任意非0~9 ，a~z,A~Z分割均可(ASCII code to 16 decimal number, that is, text characters to 16 decimal data, the text to any non 0~9, a~z, A~Z segmentation can be)
python计算机视觉.pdf
- 本书是计算机视觉编程的权威实践指南,依赖 Python 语言讲解了基础理论与算法,并通过 大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、 立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。(This book is an authoritative guide to computer vision programming, which explains basic theories and algorithms based on
zy1
- 图像分割，图像识别，字符识别分割。Opencv在VS在可运行。(Opencv vertical projection segmentation character)
StrDetect01
- Matlab代码文字识别：包括图像分割,粘连字符切分,文字识别(Matlab code character recognition: including image segmentation, adhesion character segmentation, character recognition.)
first
- 车牌定位 车牌分割 字符识别 正如上面所讲,车牌识别主要分为3个部分,其中第一部分车牌定位,一般采用颜色定位,特征定位等,这方面一堆资料我就不写了.分割一般采用投影法.识别的话方法就比较多了,有模板匹配,bp神经网络,卷积神经网络等.(pan.baidu.com/s/1jIdSuXK)
jxl
- 更加完全的掌握字符串的各种用法，分割学习，字符串数组，字符的恰当使用方法(More complete mastery of the various uses of strings)
zhifang
- 用直方图均衡化方法对雾霾天气的车牌图像进行增强，经过预处理后定位车牌位置，分割车牌字符(Histogram equalization method is used to enhance the license plate image in haze weather. After pre-processing, the license plate position is located and the license plate character is segmented.)
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
carplate
- 首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究，然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统，文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法，然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置，用彩色分割法来完成车牌分割，最后，运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)
Desktop
- 用matlab实现车牌试别，包括定位、分割和字符识别，识别方法是神经网络。(Using MATLAB to realize license plate classification, including location, segmentation and character recognition. The recognition method is neural network.)
Python机器视觉编程
- 《Python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。("Python Computer Vision Programming" is a practical guide to computer vision pro