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GISDeveloper_9
- 投稿有关事项： 一、稿件要求 1. 字数：原则上不限。但单篇文章以2000-5000 字为宜；内容较丰富者，建议按连载形式投稿、刊载。 2. 格式：请使用 Word 文件格式，如果文章有插图，除 Word 中的文章插图外，再请单独保存原始的图片文件，以保证图片质量清晰可用。 3. 稿件不推荐提供学术论文。 4. 稿件应是其原创作品，或对所投作品拥有合法著作权之作品（编译的稿件请附原文）。 二、注意事项 1.
ImageedgeScan
- 对Image画布上的图片进行边缘搜索，例如画布上有“123”的文字，可对文字进行挖空形成轮廓字，当然，最后数据编码可由你自己定了；-right on the edge Photo Search, such as canvas "123" language, be right words for the hollowing out the word outline form, of course, the final data coding can be determined
CCMD_OCR1
- 关于图片字符识别的程序，结合Office2003中的一个OCR模块，如果word没有完全安装，请你完全安装，程序可以运行-Character recognition process on the image, combined with Office2003 an OCR module, if the word is not fully installed, you fully installed, the program can run
BagofWords
- 该论文在知网上付费下载，为2011年9月最新的关于Bag of Wo rds 算法的框架和基本内容，是学习bag of words算法的很好的入门参考。Bag of Words 算法是一种有效的基于语义特征提取与表达的物体识别算法, 算法充分学习文本检索算法的优点, 将图片整理为一系列视觉词汇的集合, 提取物体的语义特征, 实现感兴趣物体的有效检测与识别。-Bag of Word algo rithm is an efficient object r eco gnition alg or ith
ocr_Stroke
- 处理文字得到笔画,内有实验图片，实验阶段，可以运行，环境matlab2009a-Word processing to get strokes, there are experimental pictures, the experimental stage, you can run, environmental matlab2009a
code
- 基于词袋的场景分类，分类器采用SVM和最近邻，需要vlfeat和图片见http://cs.brown.edu/courses/csci1430/proj3/-Based on word bag scene classification, SVM classifier using the nearest neighbor and need vlfeat and pictures see http://cs.brown.edu/courses/csci1430/proj3/
English-character-recognition
- 本案例为读取某印刷版本的英文文章图片，通过进行行分割、列分割来进行单词定位，然后与标准英文字符进行对比来实现识别-This case is reading a printed version of the English articles image by performing a dividing line, column split to locate a word, and then compare with the standard English characters to achie