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搜索资源 - image classification
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智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用 , 车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比 , 可以有效消除阴影影响 , 同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类处理使用特征函数 , 可以减少颜色坐标转换运算 , 提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征 , 给出车牌分割详细步骤。车牌
区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点 , 提出快速算法。-Intelligent Transport System in the license pla
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Type Classification Code:
main.m (program control)
discretize.m (converts image to discrete values)
plotimg.m (plots images)
dirImg.m (computes the directional image)
extract.m (extracts square portion of image - called by di
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基于分类方法的分形图像压缩，简单介绍了分形图像压缩方法的研究，期刊。-Based on the classification method of fractal image compression, a brief introduction of the fractal image compression methods, periodicals.
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使用dotnet + 多线成的爬虫程序。
主要用于sina ， 163 等大型论坛。
后台搭配数据库， 已经实现了 下载后的搜索， 图片已经实现下载在分类目录。 -Using dotnet+ Multi-line program into the reptiles. Mainly used sina, 163 and other large forums. Background with a database, has become a reality after downloa
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国外织物疵点分类 图像处理中用到bp 神经网络算法-Fabric Defect Classification abroad used in image processing bp neural network algorithm
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H.264编解码器最新代码，严格支持H.264标准草案，同时支持高清的压缩，支持图像分级编码。-H.264 codec latest code, Strict Supporting H.264 draft standard, while supporting high-definition compression, support for image classification coding.
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本书主要论述了智能图像处理技术,系统介绍了智能图像处理技术的有代表性的思想、算法与应用，跟踪了图像处理技术的发展前沿。全书共分为15章，重点讨论了图像边缘检测、图像分割、图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印。此外，为了内容的完整性，本书还介绍了图像预处理技术，如图像采集、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码与压缩-This book focuses on intelligent image processing technologies, sy
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在对基本的域分形图像压缩方法进行分析基础上提出了一种改进方案即基于自适应分类加权最小二乘法的域分形图像压缩方法并使用基本方法和改进方法对标准灰度图像分别进行了测试测试结果表明本文提出的方法可以在下降很小的情况下大大提高编码速度-In the domain of the basic fractal image compression method based on an analysis of an improved program that is based on adaptive classi
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一个用C++编写的图像分类识别程序,在读取BMP图像的基础上加以分析,实现了对数字和简单的图形的识别和分类-A use of C++ to prepare the image classification procedures, the reader based on the BMP images to be analyzed, the realization of digital graphics and simple identification and classification
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这是一幅SAR 图像,bmp格式的.可以用来去除噪声和SAR 分类.-This is a SAR image, with bmp format. which can be used to remove noise and SAR classification.
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几篇关于神经网络的文章，结合遥感图像的特性，介绍了人工神经网络在遥感图像分类中的作用-Several articles on the neural network, combined with the characteristics of remote sensing images on the artificial neural networks in remote sensing image classification in the role of
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一种基于形态学的图像增强方法。基于模糊逻辑将二值形态学分级算子推广到灰度图象，研究灰度形态学分级算子。-Morphology-based methods of image enhancement. Will be based on the fuzzy logic classification binary morphological operator to the gray-scale images, gray-scale morphological study operator classif
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这是一个很好很有用的数字图像大作业的分类程序-This is a very good useful large digital image classification of operating procedures
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模式识别的
图像的贝叶斯分类
图像的贝叶斯分类
神经网络模式识别-Bayesian pattern recognition image classification image of the Bayesian classifier neural network pattern recognition
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在图像处理与模式识别领域，边缘图像的moments序列是进行图像分类的高效手段。
本程序提供了moments序列的计算代码，以及中心化正交化moments序列的代码，并提供有二三阶moment计算出旋转不变moments的代码。希望对各位有所帮助。-In the field of image processing and pattern recognition, the edge of the image sequence of moments is a highly effective m
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基于广义高斯模型的自动阈值选取(GKIT)，用于图像分割、图像分类。-GKIT：Threshold Selcetion Based on the Generalized Gaussian Models，for image segmentation and classification
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图像处理与模式识别中的识别算法，刚才传了特征提取，这是后续-Image processing and pattern recognition in the recognition algorithm, just pass the feature extraction, which is the follow-up
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matlab 神经网络算法应用于图片中人物性格识别,通过对神经网络的训练，可以识别图像中是男性还是女性-matlab neural network algorithm is applied to the picture of character recognition, neural network through training, can identify the image is male or female. . .
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图象处理 模式识别 多种分类方法(最临近匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类、非线性函数分类、神经网络分类)识别0-9数字 手写数字与数字图片,包括设计训练样品库、可以选择多种分类器来识别识别0-9这十个阿拉伯数字，包括临时手写的数字，也包括图片中的数字
-Pattern recognition image processing a variety of classification (the most close to matching classifier, Bay
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基于kmeans的图像分割算法，首先得到图像，再确定分类，并计算各分类的均值，从而得到各个像素的分类。-Kmeans-based image segmentation algorithm, first of all get the image, and then determine the classification, and calculate the various categories mean, and thus obtain the classification of each pi
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