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数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。本文向读者简单介绍一下这个技术，并给出了在Visual C++环境下实现的代码。-Digital Image Edge detection is image segmentation, target recognition in the region, regional shape extra
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LED字符分割和识别，
在此项目中我们主要完成了对拍摄到的6位LED数字进行分割和识别的课题。识别的数字范围在0~9。由于拍摄环境比较复杂，需要解决复杂背景下对LED字符的分割问题。我们利用了图像的色彩信息，先进行基于色彩的分割，然后对分割结果进行了固定阈值的二值化，并利用投影修正完成了对LED数码管图像的分割，并使用基于模板匹配的算法进行了识别，在匹配过程中对图像进行了尺寸归一化处理。最终得到了较好的识别效果，对10幅样图的识别率达到100％-LED character segmentat
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对于感兴趣图像的提取是工程中经常用来缩小图像，进一步识别所进行的一个重要环节。而利用图像分割则是一种很有效的方法。本课题要求同学对图像分割原理进行学习，在此基础上利用编程语言进行程序的编写，利用图像阈值分割，水线阈值法等方法进行图像分割，并对不同的增强效果进行比较分析。含程序-Interested in images for the extraction is often used to reduce the project images, and further carried out to
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In this project, we intend to segment natural images by combing colour and texture information. For this we will be using an unsupervised image segmentation framework (referred to as CTex) that is based on the adaptive inclusion of color and texture
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数字图像处理，实现图像的阈值分割和轮廓提取-Digital image processing, the threshold of image segmentation and contour extraction
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这是一个基于显著性检测的图像分割的工程，是用visual C++开发的，可以运行，分割效果不错。-This is a project based on image segmentation significant detection is developed using visual C++ can run, split good results.
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交互式图像分割，是根据Yuri Boykov and Marie-Pierre Jolly的文章，用C++和OpenCV实现的-Automatic image segmentation is a hard problem and, is not flexible enough to be used for general segmentation. The objective of this project is to implement an interactive image segment
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基于阈值分割的车牌图像识别程序源码，可直接修改后作为工程应用。-Based on threshold segmentation of the license plate image recognition program source code, can be directly modified as a project application.
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