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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
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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
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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
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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
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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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Windowed Fourier transform for fringe pattern analysis (with GUI)
-• Run WFT in MATLAB environment. All processed data are automatically saved in result.mat
4. File list
o wft2fw.m: the basic WFT algorithm.
o unwrapping_qg_trim.m: quali
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The need to reprogramme a wireless sensor network may arise from
changing application requirements, bug fixes, or during the application
development cycle. Once deployed, it will be impractical at
best to reach each individual node. Thus, a sch
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VC6.0下的256色图像配准源程序，可以直接在VC6.0下运行，配准图像结果保存为c:\a.bmp，注意需要在配准之前选取三个特征点，便于识别。。。具体可参考源程序，内附示例lina图像，lina_a.bmp,lina_b.bmp是原始配准图像。特征点选取越好，则效果越好。。。 -VC6.0 256 under the source color image registration, running directly in VC6.0, the image registration resul
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本目录主要包括：文档和两个源代码。
其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。
因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。
当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。
-This
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用来生成一个随机字幕雨,结果保存为png的图片格式,默认使用相对路径.Java代码含注释.
-Used to generate a random subtitles rain. the result is saved as png image format.Default use relative paths. Java code with annotations.
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使用C或C++语言编写8位灰度图像直方图统计的程序。
照如下格式将统计结果保存到“result.txt”中。
灰度级 频率
0
……
255
-Using C or C++ language to write 8-bit grayscale image histogram statistics program.
The statistical follows the format of results are saved to the "result.txt
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本程序在matlab中运行。
Generate_SystemMatrix是一个计算OSEM，MLEM迭代图像算法中系统矩阵的函数，其用法Generate_SystemMatrix（pixel），为所要重建图像的大小，一般为64,128,256，pixel也大运算越慢。
里面的diedai-test文件是一个简单的MLEM重建算法，其中要加载SystemMatrix矩阵就是Generate_SystemMatrix(128)的结果，注意如果要运行diedai-test，生成的系统矩阵名
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MATCH_FUSE:是把配准移植到融合上程序，可以边采集，边配准，边融合。
在手工配准时，这个是针对改程序的配准，所以配准时是采用红外为基准图像，可见光为带配准图像。
配准结果生成一个.XML文件，自动保存起来，然后在融合时加载同文件名XML文件。-MATCH_FUSE: is the registration transplanted into integration program, can collection, edge matching, edge fusion.In the
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运行程序后，可以在当前显示的图像界面手动分割目标，通过点击鼠标左键勾勒目标边界，点击鼠标右键可以删除未画好的边缘，画好边缘后，双击鼠标左键可以生成分割结果的二值模板，以.mat文件形式自动保存。(After running the program, you can manually split the target in the currently displayed image interface, click the left mouse button to outline the targ
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