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此源码可对图像进行Ncut分割，并且集成了特征提取和SVM分类的功能。-This source can be Ncut image segmentation, and integrates the feature extraction and SVM classification function.
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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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svm 图像分割 用kmeans得到两类分割的图，在显示的图像中用鼠标取点得到2*num个坐标位置的二维向量，前num个为正样本，后num各为负样本-image segmentation
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SVM实现数据分类，可自行选取核函数，用于图像分割操作。程序可自动训练分类平面。-SVM for data classification, are free to select the kernel function，For image segmentation operation. The program can automatically train classifiers plane.
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运用C实现了数字图像的一些基本算法，包括canny edge detection,阈值变换，维纳滤波，直方图均衡，图像细化，旋转，图像配准，图像分割kmeans, isodata, fuzzy c means, fuzzy clustering, mrf image seg, 图像浏览，road svm using matlab, snakes matlab, anistropic gaussian filter-Canny edge detection, threshold transform
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一些使用支持矢量机进行图像分割的算法，以及相关的文献资料，打包下载的好东西哦-Some use support vector machine algorithm for image segmentation, and related literature, package download a good thing
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统计机器学习的支持向量机SVM在图像分割中的应用学习报告。-Statistical machine learning support vector machine SVM image segmentation study report.
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SVM进行图像分割 使用OTSU阈值法 效果很好 分割出来直接是二值图像-SVM for image segmentation using the OTSU thresholding method works well split up directly from the binary image
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在matlab中应用svm算法对图像进行处里，分离出主体和背景-Svm algorithm in matlab applications where the image of the isolated subject and background
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基于SVM支持向量机的图像前景和背景分割代码他，通过手动选择训练样本生成分类器，然后进行分割-SVM SVM based image segmentation code foreground and background, he generated classifier by manually selecting training samples, and then split
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基于SVM的彩色图像分割，测试表明SVM可以对图像进行有效分割-SVM-based true-color image segmentation program
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用matlab实现的基于SVM的图像分割-SVM-based image segmentation using matlab to achieve
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这是一个基于支持向量机的图像分割程序，其中有演示图片，自己亲自实验过，可以自己选择样本点，很好用。-This is a program for image segmentation based on support vector machine, which can be used to demonstrate pictures
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利用支持向量机进行图像处理，将图像分割并且提出所需要部分-Using support vector machine (SVM) for image processing, image segmentation and need parts
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基于分割的局部Sigma语义特征点，是对场景中的语义目标进行建模。先在传统的图像分割基础上，分割出场景的前景目标，再结合像素位置、颜色、Gabor特征和LBP特征[构造出表征目标语义信息的协方差描述子，最后将其转换成欧式空间下的Sigma点特征，适用于标准SVM的场景学习和分类。(The segmentation based local Sigma semantic feature points are modeling the semantic objects in the scene. In
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SVM+kmeans实现图像分割，代码有较好的效果(Kmeans segmentation image)
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基于svm支持向量机的实现彩色图像分割，代码可以实现训练集上的(SVM - based color image segmentation)
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