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TextDetect
- 云行TextDetection.exe程序，打开任意一幅bmp文件。点击“操作 检测文本区域”， 变会弹出文本检测的结果框。框内设定显示前六个文本区域的二值化结果，注意该框不要移动。关闭该框，BMP文件原始图像中用红色矩形框显示出检测出的文本区域。-cloud OK TextDetection.exe procedures, arbitrary opened a bmp file. Click on the "operational # 61664 Detection
DigitRec
- 数字识别系统源代码: 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”－“
digital-recognise
- 数字识别代码 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为90％ 另外，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。步骤为：“256色位图
CardRecognization
- 车牌识别系统 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。
imagesign
- 使用时打开图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，可以实现精确的车牌定位。-open use of pictures, then click the button to turn the "switch", "1", "2" and "3", "4" and "5", can achieve precise positioning of the p
reply_1_1007847
- 车牌定位使用说明 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。 该阈值对不同牌照有一
digitshibie
- 图形数字识别： 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-graphics figures recognition : the first step : training netw
detect_vc++_
- 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
szsbxtydm
- 数字识别系统源代码.rar 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
NoiseReduction_v1
- 本程式实做了Noise Reductin Algorithm 2005年一个韩国人在ieee发表的Paper Block-based noise estimation using adaptive Gaussian filtering 此论文也收录在资料夹中，供使用者参考。 首先，click open file， 选择第一张原始图(未被杂讯污染) 接下来选择第二张图(有杂讯) 你可以直接点选Noise Reduction观看结果 也可以先调整旁边的th
Character_Recognition_Using_Neural_Networks
- Character Recognition Using Neural Networks Steps to use this GUI. 1. Open the GUI figure, run it. (accept the matlab to change its directory to new location where the file is stored) 2. First we need to teach Character to computer. For this ty
车牌定位
- 车牌定位 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。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图
MGBD-0.1.0.alpha8
- 搜索图书。双击运行mgbd.exe，进入程序主界面之后，将光标定位在“Book code:”后面的文本框中，按下“Ctrl+v”组合键，将剪贴板中的数据粘贴过来，单击右侧的“Check”按钮，如果看到“1 Pages”列表框中出现相关的页面信息（如图2），说明这本书能够被所识别并下载。-Search for books. Double click mgbd.exe, after entering the main program interface, position the cursor in
MouseTrackForTablet
- 主要程序模块包括： （1） 鼠标事件捕获：对点击鼠标左键、拖动鼠标、松开左键等动作进行跟踪。 （2） 鼠标坐标捕获：把捕获的鼠标事件：点击左键、拖动鼠标、松开左键作为一组输入的图形，记录下图形的坐标轨迹。 -Main program modules include: (1) to capture mouse events: on the left mouse button, drag the mouse, release the left to track such act
vvsoft.com
- 汉字识别系统，mydate.dat为字库先点击file, 点open，读入字库学习时字库自动保存已有键盘字符，字母，数字和简单汉字如要识别复杂汉字，请先用学习功能-Chinese Character Recognition System, mydate.dat for the font to click file, point open, read font study has been automatically saved font keyboard characters, letters,
shuzishibie
- 数字识别代码 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为90％ -Digital identification code the first step: Training Network. Th
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”－
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
ChineseRecognize
- 经典的识别汉字的源代码. mydate.dat为字库 先点击file, 点open，读入字库 学习时字库自动保存 已有键盘字符，字母，数字和简单汉字 如要识别复杂汉字，请先用学习功能-Identification of the classic characters of the source code. Mydate.dat click for font file, point open, read into the font character study has been
Motion_Detection
- Motion detection results If you double-click the Switch block so that the signal is connected to the SAD side, the Video Viewer block displays the SAD values, which represent the absolute value of the difference between the current and pr