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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
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
Corner
- 一种比较好用的边缘检测方法CORNER Find corners in tensity image. ％ CORNER works by the following step: ％ 1. Apply the Canny edge detector to the gray level image and obtain a ％ binary edge-map. ％ 2. Extract the edge contours from the edge-map, fill the ga
twainapp.source.2.0.8
- .NET TWAIN image scanner-Abstract In Windows imaging applications, the most used API for scanning is TWAIN www.twain.org. Unfortunately, the new .NET Framework has no built-in support for TWAIN. So we have to work with the interop methods of .NET t
ImageProcessing
- 图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果. 如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点. 本文旨在介绍各种 图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状, -Image feature extraction is a key step in image recognition, image feature extraction directly determines how the effect of image
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”－
jiancexitong
- 对图像进行处理，源程序需要进行N步操作，故在工具栏上添加了一个按钮来完成所有的操作，希望能方便大家的使用。在facemodel文件夹中的facemodel文件是原始图片，识别较好。后几个图片是我从网上下的，但没有原始图片识别的好，仅供参考。 test2和test3只能通过菜单来操作，因为不能对其实现最后的识别，只有参考价值。希望这个程序对大家有帮助。-Image processing, source step-by-step the need for N, so the toolbar to
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
SR12394
- super resultion achieved by interpolation. SR image is obtained by registration of several LR images and interpoltation after that step.
PCA_over
- matlab开发的engineface人脸识别PCA算法，按步骤开发，清晰易懂。-EngeneFace Recognize Programme based on PCA algriom, developed by matlab. step by step programming, it is easy to be understood.
face
- 人脸识别系统，分步骤实现，有一个例子图片-Face recognition system, step by step to achieve, pictures
moving
- 运动目标检测系统，VC++编程系统实现，根据背景图像，可以得到分步。-Moving target detection system, VC++ programming system implementation, according to the background image, you can get step by step.
MAERJIANCE
- 场景图像中文本占据的范围一般都较小，图像中存在着大范围的非文本区域。因此，场景图像文本定位作为一个独立步骤越来越受到重视。这包括从最先的CD和杂志封面文本定位到智能交通系统中的车牌定位、视频中的字幕提取，再到限制条件少，复杂背景下的场景文本定位。与此同时文本定位算法的鲁棒性越来越高，适用的范围也越来越广泛。文本定位的方式一般可以分为三种，基于连通域的、基于学习的和两者结合的方式。基于连通域的流程一般是首先提取候选文本区域，然后采用先验信息滤除部分非文本区域，最后根据候选文本字符间的关系构造文本
stzp__neise
- 对数字图象进行分步处理,第一步滤波, 第二步去噪,第三步显示(The first step of digital image processing step by step, filtering, noise is the second step to step 3)