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  1. paizhaozidongshibie

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  2. 图像分割是图像处理最基本和最重要的技术,是任何理解系统和自动识别系统 必不可少的一个重要环节.车牌以及车牌字符的提取是图像分割技术的一个特殊应 用场合,它包括车牌的定位和车牌字符的切分两个步骤。本章将对这两个步骤的算 法进行阐述.第一、二节中将分别详细介绍车牌区域的定位、切分技术 由于二值 化算法在字符的提取中具有重要的作用,因此在第三节中将作重点讨论.
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:5.99mb
    • 提供者:poon
  1. OpenCVtuxiangju

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  2. 用OpenCV做的,先对图像做预处理,再求取图像中目标区域的归一化中心矩或者Hu矩。使用前先对VC++6.0进行OpenCV环境设置。
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:7.75kb
    • 提供者:bill
  1. facerodecy

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  2. 人脸包含的视觉信息是区别人与人之间差别的最重要生物特征之一,以其直接性、唯一性、方便性等特点,越来越受到人们的关注。
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2.61kb
    • 提供者:ruanjun
  1. BarCode

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  2. 13位国际标准条形码轻松产生,超酷,写法有参考价值
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:38.21kb
    • 提供者:why
  1. cvGaussModel

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  2. 视频前背景分离的定点算法 opencv改编
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:3.94kb
    • 提供者:遥遥
  1. shuzishibiexitong

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  2. 本程序实现了在VC++环境下的数字识别,利用的方法是神经网络
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:71.17kb
    • 提供者:chengdu
  1. zhiwenshibie

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  2. 本系统是在MATLAB环境下开发的指纹识别系统,使用于一般的配置
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:11.65kb
    • 提供者:chengdu
  1. renlianshibie

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  2. 本系统是在matlab环境下开发的人脸识别系统
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:12.6kb
    • 提供者:chengdu
  1. namereco

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  2. 一个在线签名识别系统,用Visual C++编写
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:131.93kb
    • 提供者:徐静云
  1. paizhaoshibie1

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  2. 提出了一种汽车牌照的自动识别算法:先对汽车图象进行直方图均衡、平滑去噪、二值化 预处理,再根据车牌上文字变化特点快速、准确地从复杂背景中分割车牌,最后采用投影-变换系 数法提取汉字、英文和阿拉伯数字的不同维数的特征,送到相应的BP神经网络中进行识别,较好 地解决了汽车牌照的自动识别问题。
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:38.79kb
    • 提供者:zoubinbin
  1. chepaishibie2

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  2. 在车辆牌照自动识别系统中,因自然因素或采 样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带 来了很大困难。本文在特征抽取的基础上,采用BP网络进行 分类,并附加线性感知器来实现单字的有效识别。该方法算法 简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识 别。
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:74.1kb
    • 提供者:zoubinbin
  1. chepaishibie3

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  2. 车辆牌照定位是车辆牌照识别中的重要步骤,文章针对车辆图象的复杂背景及非 均匀的光照条件,提出了一种基于特征的车牌实时定位算法。实验结果表明,该算法定位准确率较 高,鲁棒性较好。
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:76.24kb
    • 提供者:zoubinbin
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