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20069440103
- 显示图片.对图像进行傅立叶变换,灰度化图像,对图像进行二值化变化-Show pictures. Fourier transform image, gray image, the image changes Binarization
huang3
- VC++6.0,对图片进行二值化处理-VC++ 6.0, pictures binarization processing
matlab_face_detection
- 将图片由RGB格式转化为YCbCr格式下，用椭圆方法判定肤色和非肤色区域，进行二值化处理，最后显示结果-Pictures from RGB format into a YCbCr format, the method used to determine color elliptical and non-color regions, to carry out binarization processing, the final result will be displayed
digital
- 用VC++实现印刷体数字的自动识别，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”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－
Neural-network-recognition-system
- 使用说明 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”－
token=a7e89e78ff568b42fd2a07b81146de5f
- 摄像头控制鼠标 其实这个程序只是好玩而已，没有什么应用价值。 首先是它无法替代鼠标，只能表示轨迹，无法完成按键操作。 其次是精确度与灵敏度都不够，这点倒是和我的代码有关。 其实上次在杂志上看的要比这复杂，经过了色阶、阈值、二值化之类的变换才得到最终的信息，而我的程序中只有二值化。 另外，实验条件也不同，那个是用一张纸做背景，把摄像头装到一个盒子里，利用上方透射的光和手指的阴影，只要有足够的光照就可以，而我的程序就只能依靠黑暗背景了，晚上关了灯还差不多。
MyDIP
- 数字图像 二值化变换 有测试图片 为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。-Binary digital image transform Transform Binarization
chepaishibie
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
open
- 运用opencv打开图像并进行二值化处理，注意：运行时需修改图片路径-Open the image using opencv and binarization processing, the attention of: run-time image path must be amended
TransformBinarization
- 数字图像处理，二值化变换 内含参数图片，源码-Digital image processing, binary image transformation contains parameters, source
DigitRec
- 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
111
- 思路简要说明： 1、图像二值化 将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法 （otsu），在资料中有介绍。 2、去除干扰点 3、分割 将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。 4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配 这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完 全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中的《自由手写体 数字识别》里面有详细说明。
szsb
- VC++基于神经网络的数字图片识别技术，并可对图片进行灰度处理、二值化、递推锐化、去离噪声、字符分隔等处理功能，调试时请将在Debug目录中生成的EXE文件拷贝至Release目录里运行，因为那里有测试图片。-VC++ based on neural network digital image recognition technology, and gray on the picture processing, binarization, recursive sharpening to away
imagetransformation
- 此文件夹中包含了 七种图像处理算法。每一种都有 对应的测试图片和能正确运行的vc源代码 图像算法涉及 三次插样、亮度增减、均值滤波、傅立叶变换、二值化变换、对比度拉伸、Walsh变换。希望与大家一同分享这些技术-In this rar,there are seven kinds of image processing algorithm.they all include lots of picture and executable program with vc++ .
filter
- 对图片进行中值滤波，膨胀，腐蚀，二值化处理（matlab）-Median filter on the pictures, expansion, corrosion, binary processing (matlab)
EdgeDetection
- 自己编写的一个C#程序，打开可执行程序后可以打开图片，对图片进行边缘检测，其中包括CANY检测，Robot检测，Sobel检测，二值化处理，灰度处理。-I have written a C# program, open the executable program can open the image, right image edge detection, including CANY detection, Robot detection, Sobel detection, binarizat
car
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
tts
- 热敏打印机图片二进制代码生成生成，VS2008的开发工具，二值化-Thermal printer image binary code generator generates, VS2008 development tools, Binarization
data1
- 简单图形的生成，填充（比如直线、圆、拟合曲线等） 图像的处理（二值化、锐化、浮雕化、图片解压、压缩）-Simple graphics generation, filling (such as straight line, circle, curve fitting, etc.) image processing (binarization, sharpening, relief-oriented, image decompression, compression)
BINARIZATION
- 实现提取图片头信息，及二值化处理的代码的功能，用GCC来连接文件，生成exe可执行文件。-Achieve the extract image header information, and the binarization processing functionality of the code with GCC to connect to the file, generate exe executable file.