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CharRec
- 字符识别的源码，可识别数字和英文。包括图像处理和模式识别的内容。图像处理包含转灰度图、二值化、滤波、细化、分割、规格化等。模识别部分包含欧式距离的模板匹配和BP神经网络。-Character recognition source code, can recognize numbers and English. Including image processing and pattern recognition. Contains to grayscale image processing, bi
chap08
- Visual C++数字图像处理技术与工程案例，第8章，基于神经网络的文字识别系统代码-Visual C++ digital image processing technology and engineering case, Chapter 8, text recognition system based on neural network code
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
id_rec_gui
- 图像识别，主要用于第二代身份证的识别，测试过程中识别效率达95 。可使用神经网络进行训练。-Image recognition, it is mainly used for the second generation id card identification, the test in the process of recognition efficiency up to 95 . The neural network can be used for training.
diercimonijingsai
- 基于神经网络LVQ的人脸朝向识别。对一部分人脸图像进行训练，再输入另外一部分人脸图，判断其人脸朝向-LVQ neural network based on the face towards the identification. On the part of face images for training, and then enter another part of the face diagram, determine its face towards the
D-FNN
- 模糊神经网络动态分类预测,可以用于语音，图像识别，可以用，很好-Fuzzy Neural Network Dynamic class prediction can be used, very good
Example1
- 运用神经网络对26个大写的英文字母进行识别，对英文字母进行一定的图像处理，之后用神经网络进行分类-The use of neural network 26 uppercase letters of the alphabet recognition, the letters of the alphabet for a certain image processing, followed by neural network classification
Example1Tr
- 运用神经网络对26个大写的英文字母进行识别，对英文字母进行一定的图像处理，之后用神经网络进行分类-The use of neural network 26 uppercase letters of the alphabet recognition, the letters of the alphabet for a certain image processing, followed by neural network classification
preprocess
- 运用神经网络对26个大写的英文字母进行识别，对英文字母进行一定的图像处理，之后用神经网络进行分类-The use of neural network 26 uppercase letters of the alphabet recognition, the letters of the alphabet for a certain image processing, followed by neural network classification
MyOpenCVConsole
- 常用的opencv图像特征提取算法。包括直方图、边缘检测、角点检测、直线提取、圆形提取等。并包括不太成熟的BP神经网络识别纯底色数字。-Commonly used opencv image feature extraction algorithm. Including histograms, edge detection, corner detection, line extraction, circular extraction. And includes less mature pure b
hand-label
- 道路场景识别，通过对样本图像处理和特征提取，再通过bp神经网络进行学习，最后通过学习后得到的权值进行样本识别。-Road scene recognition, through the sample image processing and feature extraction, and then through bp neural network learning, and finally by learning the weights obtained after the sample ide
code
- 数字图像识别 包括手写数字识别之Fisher线性判别 手写数字识别之模板匹配法 数字识别之神经网络法 细化算法-numerical recognition
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
PlateRecognise
- 基于 VC6.0 的汽车牌照定位与识别, 基本图像处理 与 神经网络算法.-Based on VC6.0 vehicle license positioning and identification, basic image processing and neural network algorithms.
BP-LPR
- 硕士论文的一种方法：基于BP神经网络的一种汽车牌照字符识别方法，内含程序修改和运行说明，还有33幅测试牌照图像，识别准确率72 ，效果不错，可自行修改使用。-A method of master s thesis: a vehicle license plate character recognition method based on BP neural network, that contains the program modification and operation, there a
20140506123
- 一个比较全面，并带有图像处理功能的车牌识别系统，使用神经网络来实现字符的识别！-A more comprehensive, and image processing functions with a license plate recognition system, the use of neural networks to realize the identification of characters!
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
NN_Recognition
- 1、输入80乘80的英文手写字母图像，对训练数据进行训练，然后输入测试数据，完成字母识别。 2、txt文档详细说明如何配置、运行，一般情况下可以直接运行成功。 3、主要原理采用神经网络进行手写字母识别，准确率较高。 -1, enter 80 x 80 handwritten English alphabet image, the training data for training, and then enter the test data, complete the letter
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
2013bmtjb
- 针对图像分割的复杂性,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,设计出误差最小的神经网络,然后再对图像的像素进行分类识别,实现并提高了图像分割性能。仿真实验表明,与传统的图像分割方法相比,取得了比传统方法更好的图像分割效果。-image segment