搜索资源列表
文字识别程序
- 目前该手写体识别系统主要分为 预处理模块： 主要包括训练数据和识别数据的读取，归一化，二值化 特征提取模块：主要包括笔划方向特征和网格密度特征，还可以根据对识别率的要求继续增加其他特征 识别（分类器）模块：主要包括SVM方法和BP神经网络的方法，其中SVM方法的识别率较高，SVM＋网格密度特征， 在小字符集情况下，达到了识别率97％以上 采用OO思想编写，适合做二次开发-currently the handwriting recognition system consists of pretre
tx识别
- 本程序用来识别两个640*480*24BIT BMP文件的差异,并将差异图显示出来. BCB -This procedure can point out and display the differences of two 640*480*24BIT BMP files
Add Signature to your Digital Photographs
- Descr iption: This function can be used to 1) Personalise your photographs 2) Add signatures to your photographs The input to this function are two pictures - Input 1: your photograph Input 2: your signature-Descr iption: This functio
印章鉴定系统
- 算法代码，分别提取两类不同的特征。 使用时直接将代码拷贝到需要使用的地方即可。 代码片断在Visual C++6.0下可编译。-Difference withdraw two kind oves different characteristics. Use time directly will code s copy go need use de place and then be OK. Code s fraction at Visual C+ +6.0 under can trans
第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enhanced facial skin and the contr
tiaoxingma
- barcode: 条形码识别，直接运行程序即可； pdf417lib：二维条形码打印（输出为ps格式的文件），在书中第6章二维条形码打印部分有程序使用的说明； 条形码生成器源程序：生成一维条形码，直接运行程序即可；-barcode : barcode recognition, can run the program directly; Pdf417lib : two-dimensional bar code printing (ps output files), in Chapter 6
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
OCRsofeware
- 数字的识别软件。其中包括灰度图、离散去噪、二值化、字符切割、神经网络识别。-digit recognition software. Including grayscale, discrete denoising, the two values, character cutting, neural network recognition.
COMBMP
- 比较2张BMP格式图形的灰度差，RGB值。-compare two BMP format graphics Gray worse, RGB values.
2weifftbianhuan
- 2维FFT变换，参考一下，有用的多下载。请站长尽快审批！-two-dimensional FFT, a reference, the more useful download. Requests for approval as head!
OpenCVFindContoursByAdaptiveThreshold
- 在VC6下基于OpenCV的轮廓检测程序，其中图像的二值化操作基于Canny和自适应阈值。通过trackbar来实现不同情况下的轮廓检测。-in VC6 OpenCV Based on the outline of testing procedures, these two images based on the value of operating Canny and adaptive threshold. Through the trackbar to achieve under diffe
numberRecognition
- 数字的识别系统，包括图像二值化，归一化以及数字的分割-digit identification systems, including images of the two values, and to a number of segmentation
OCRbyRF
- 做的一个在线光学字符识别的vc程序，主要采用了图像的矩特征和几何特征等两种方法，提供了完整了C＋＋源代码，可供图像处理和模式识别人员参考。-do an online Optical Character Recognition vc procedures, used mainly to the moment the image characteristics and geometric features such as the two methods, providing a complete C
vc_charactor_orgnized
- vc写的字符识别训练源码，VC编程，解压后有两个压缩包，一个是原代码，一个是可执行文件。-vc written character recognition training source, the VC program, unpacked two compressed, one of the original code, One is the executable file.
NumIdenByANN
- 用以数字（图象）识别的源代码。内附可执行文件。包括了训练、识别2个过程-figures for the (images) identification of the source code. Containing executable files. Includes training, two identification process
car1234
- 车牌识别系统JAVA源代码，包括灰度处理、均衡化、边缘提取、二值化等功能-number plate recognition system in Java source code, including Gray, balance, edge detection, the value of the two functions
numberplate_C++Builder
- 车牌识别C++Builder代码，首先要把车牌图像灰度化，接着对图像进行中值滤波进行初步降噪，下一步进行Sobel纵向边缘检测，即增强车牌纵向边缘，边缘检测后进行二值化处理，此时车牌区域特征得到进一步加强，但同时又加强了背景中的部分噪声，所以再对其腐蚀，然后定位及截取车牌，最后对车牌进行二值化。 -LPR C Builder code, first and foremost, we should plates gray, Then the image median filtering for
patternClass
- 產生k個d維的常態分布樣本，產生某個事前機率為P(wi)的常態分布的discriminant function，計算任兩點間的Euclidean distance及Mahalanobis distance -Generated k-d-dimensional normal distribution of samples to generate a prior probability P (wi) of the normal distribution of the discriminan
2DPCA
- 基于二维主成分分析的人脸识别,本程序在ORL人脸库上进行了测试-Two-dimensional Principal Component Analysis for Face Recogntion.
The-Equivalence-of-Two-Dimensional-PCA-to-line-ba
- The Equivalence of Two-Dimensional PCA to line based PCA.