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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”－“
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本程序以车牌识别为例演示了如何用matlab进行图像识别，适合对matlab和图像处理有一定基础的爱好者学习。
请将文件放于matlab目录下work文件夹中运行-the procedures to LPR as an example to demonstrate how to use MATLAB for image recognition, Matlab and unsuitable for a certain image processing based learning enthus
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此图像处理程序为Radon变换的AGV路径偏差检测，内附应用图片，能够正确工作-This image processing procedures for the Radon transform of the AGV path deviation detection, containing the application images, able to work correctly
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该软件最主要的功能就是要能识别出人脸，首先该系统需要对通过摄像头拍照而获取到的原始的人脸图片进行一系列处理才可进行下一步的工作，该处理过程也称图像预处理。预处理这个模块在整个人脸识别系统的开发过程中占有很重要的地位，只有预处理模块做的好，才可能很好的完成后面的人脸定位和特征提取这两大关键模块。-The main features of the software is to be able to identify the face, first of all, the system need to
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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
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细化算法，无论是文字处理还是图像识别，如掌纹识别，指纹识别，都可以用此程序进行改进，为你的工作或研究带来方便-Thinning algorithm, whether word processing or image recognition, such as palmprint recognition, fingerprint recognition can be improved with this procedure, for your work or research convenient
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基于Matlab的手写数字识别
图像预处理工作的论文
(pdf格式)-Handwritten Digit Recognition Based on Matlab image pre-processing work papers (pdf format)
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基于图像处理的鱼卵计数方法研究
针对传统的鱼卵计数方法效率低、精度差、对鱼卵有损伤等缺点，提出了基于图像处理的鱼卵计数方法: 通
过Matlab 软件中强大的图像处理功能，对经过Photoshop 预处理的图像进行灰度化、去除噪音、二值化和形态学处
理，采用连通图计数和面积计数法进行鱼卵的计数，精确性在95 以上。该方法减轻了操作者劳动强度，弥补了
人视觉的不足之处，可以有效地提高工作效率和计数精度，并且可避免鱼卵损伤，有利于后续工作的开展，具有一
定的理论和应用价值。-In
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在VS2010下编写的对BMP的位图格式进行分析的控制台程序，包括2、4、8、16、24位的位图文件都可以分析。分析结果在控制台上显示。是VC图像处理课程的课程作业。-BMP bitmap format for the analysis of the console program, including 2, 4, 8, 16, 24 bitmap file can be analyzed. The results of the analysis are displayed on the con
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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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