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Tire-mark-Pattern-recognition
- 使用大恒图像采集卡进行轮胎图像采集，利用VC++2005 采用WTL界面框架开发一个简单的轮胎表面标记的采集与识别系统。首先采用灰度化和直方图均衡化方法实现图像预处理，然后采用OTSU阈值分割方法实现图像的二值化，在二值图像基础上，采用阈值面积消去法（空穴检出）实现图像去噪处理，并采用径向投影方法实现字符分割，最后采用模板匹配方法实现轮胎表面标记的识别。-This research uses DaHeng image gathering card to carry on tire image g
OpenCV-statistic--handcapture
- 基于opencv的利用模板匹配法实现的静态手势识别技术-handcature
DTW
- 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-In isolated word speech recognition, the mos
shibie
- 该识别程序是对26个英文字母和10个数字进行识别，用C++编程语言编写，同时采用13点特征提取对每一个字符进行有效的特征提取，再再用模板匹配最字符进行识别。-The identification procedure is 26 letters and 10 numbers identify, written C++ programming language, while 13-point feature for each character extract effective feature e
SpeechRec
- 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-Isolated word speech recognition, the most s
cvMatchTemplate
- 图像模板匹配，对人脸识别和车辆检测具有重要意义。-Image template matching is important for recognition and vehicle detection.
OCR
- 基于模板匹配的字符识别，能够准确识别汉字和英文字母-Character recognition based on template matching, which can accurately identify numbers and English characters
0.1
- 自写的基于模板匹配的车牌识别系统，附有字符模板和测试车牌图片。-A system of License Plate Recognition.It has character template and text picture.
Pattern
- 介绍了模板匹配分类器，Bayes分类器，线性函数分类法，非线性函数分类法和神经网络分类法的代码算法，用于识别数学0到9-It describes the template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear function and neural network classification taxonomy code algorithm for identi
NumberRecognition
- 采用模板匹配法进行手写数字的识别，是手写识别的基本方法，是学习手写识别技术的基础-To recognize handwritten numbers using the template matching method is the basic method for handwriting recognition, handwriting recognition technology is the basis of learning
Drawing-Vectorization-References
- 几篇图纸矢量化的论文。基于模板匹配和SVM的草图符号自适应识别方法。基于图形识别的建筑模型三维重建。基于拓扑结构的工程图纸识别方法。基于优化粒子群的NCC模板匹配算法。建筑构件智能识别方法研究。-Vector drawing of several papers.
Template-Matching
- 模板匹配是目标识别的基础，在目标图像中寻找与已知物体灰度一致性最大的区域，并识别出来。-Template matching is the basis of object recognition, search and consistency largest known object gray area in the target image, and identified.
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
chepaishibie
- 实现车牌的识别。包括图像的腐蚀膨胀，图像分割和分割后图像的模板匹配。最后得到识别后的车牌。适合初学者学习。-To achieve recognition of the license plate. Including corrosion expanded image after image segmentation and template matching segmentation of the image. Finally get license plate recognition afte
Landmark-recognition
- 读取路标图像，然后对图像预处理，提取特征，训练模板，识别时使用sift匹配识别,还有GUI界面，点击运行以后就可以使用，带有图像库-Read signs image, then the image preprocessing, feature extraction, training templates, identifying matching using sift recognition, as well as the GUI interface, you can click on Run
shenjingwangluomobanpipei
- 利用神经网络和模板匹配的识别算法，亲测可用，本人原创-By using neural network recognition algorithm and template matching, close test is available, I original
chepaishibei
- 基于MATLAB的对车牌进行识别显示程序，采用特征提取、字符分隔、模板匹配方式-Based on MATLAB license plate identification display program, using feature extraction, character-delimited, template matching
license-distinguish
- 完整的经测试成功的c#实现车牌识别系统，基于模板匹配，内含源代码，测试图片、模板以及完整实验报告-Tested successfully complete the c# Realize the license plate recognition system, based on template matching, including source code, test images, templates, and complete test report
untitled1
- 基于模板匹配的图像识别，对图片进行旋转，实现图片的对准-Image recognition based on template matching, the rotating images, image alignment
DTW
- 基于DTW算法的孤立词语音识别,DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法,解决发音长短不一的模板匹配问题，用于孤立词识别.-Isolated word speech recognition based on DTW algorithm.DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping algorithm), solve the pronunciation of varying lengths of template mat