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matlab图像特征识别。分类器的训练方法。很好的学习资料。如何用OpenCV训练自己的分类器。内含人脸库共训练器使用-matlab image feature recognition. Classifier training methods. Good learning materials. How to use OpenCV train their own classification. Training face database containing a total of uses
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opencv环境下实现对静态目标轮廓的分级提取及显示-opencv environment to achieve the classification of the static object contour extraction and display
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学习OPENCV，HOG+SVM分类检索，调用opencv函数实现。-Learn OPENCV, HOG+ SVM classification retrieval, call the opencv function implementation.
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利用opencv识别手写数字的分类，并识别，利用了mnist数据库-Using opencv recognize handwritten digits classification and identification, the use of mnist database
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本程序主要参照论文，《基于OpenCV的脱机手写字符识别技术》实现了，对于手写阿拉伯数字的识别工作。识别工作分为三大步骤：预处理，特征提取，分类识别。预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理，特征提取将图像转化为特征向量，分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理，最后根据分类结果完成识别工作。
程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成。并在Windows xp-32位系统下测试
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