搜索资源列表
Graphex
- 一个很酷的粒径测量软件，对微粒，微球，颗粒等照片用鼠标测量其粒径的软件，使用时从菜单的打开选项打开微球的BMP照片,然后从点击工具按钮的“—》”按钮输入存储测量数据的文件，确定后按住鼠标左键从照片中球的边缘一点划到对面边缘一点，即你认为从起点到终点可以作为球的直径时松开左键，则从起点到终点的点数就存到数据文件中，一般一张图片上百个球也很快就能处理完，这样的得到的是点数，然后你在用比例尺照片的点数相除就转换为真是单位量度,如有疑问请发邮件 yjdai@126.com
DCC
- 基于典型相关性的线性鉴别分析，先用PCA对数据降维之后，再结合典型相性鉴别分析来得到转换矩阵-Based on a typical linear correlation analysis to identify, first PCA for data reduction, the combined analysis to identify the typical phase of the transformation matrix obtained
MatlabReadMNIST
- 用于将MNIST数据文件转换成bmp图像和txt文件的matlab程序，程序中有详细注释说明，简单易用。已经测试过，正确无误。-Matlab code for translating MNIST data set files to bmp pictures and txt files. It has been proved to be correct through test.
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 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
rddata
- 很有用的MIT-BIH心电数据库的读取程序，能够将心电数据转换为matlab可以识别的实际的心电数据。 使用时只要稍微改一下文件路径就可以读取。-Useful MIT-BIH ECG database to read program, the ability to convert matlab ECG data to identify the actual ECG data. Use a little change it as long as the path to the file can
conv884
- 在允许用户在一个标准的4-偏振图像文件转换884格式的SAR数据文件位RAW格式的文件-Allowing the user to a standard 4- polarization image file format conversion of SAR 884-bit RAW data file format
rdata_em
- MIT-BIH数据库中数据由.dat格式，转化为matlab识别的.mat格式 这是一个转换函数-This is a conversion function。it can converse MIT-BIH database datas from .dat format to .mat format,and the .mat format could be identified by matlab.
shuzitujiaocheng
- 1． 图像文件的格式； 2． 图像编程的基础-操作调色板； 3． 图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等； 4． 利用图像来美化界面； 5． 图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作； 6． 图像显示的各种特技效果； 7． 图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等
Fnthex32
- 斑马ZPLII语言汉字转换，可将汉字转换成ZPLII可识别的二进制数据-The zebra ZPLII languages of Chinese characters conversion can be Chinese characters into recognizable binary data in ZPLII
ABOW.tar
- 扩展的BOW，用于视频数据的行为识别，视频数据需要转换成特定的格式-ABOW source code
UCI的光学字符识别数据集
- 其目标是将大量黑白矩形像素显示器中的每一个识别为英文字母中的26个大写字母之一。字符图像基于20种不同的字体，并且这20种字体中的每个字母随机失真以产生20,000个独特刺激的文件。每个刺激被转换成16个基本的数字属性（统计矩和边缘计数），然后将其缩放以适合从0到15的整数值范围。我们通常在前16000个项目上进行训练，然后使用结果模型预测剩余的4000个字母类别。请参阅上面引用的文章以获取更多详细信息。(The objective is to identify each of a large