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carrecomatlab
- 本程序以车牌识别为例演示了如何用matlab进行图像识别，适合对matlab和图像处理有一定基础的爱好者学习。 请将文件放于matlab目录下work文件夹中运行-the procedures to LPR as an example to demonstrate how to use MATLAB for image recognition, Matlab and unsuitable for a certain image processing based learning enthus
Patternmatching1
- 针对传统图像相关匹配算法计算量较大的问题,研究图像库中相关图像搜索方法. 提出一种改进的相关 匹配算法,该方法通过对相关系数公式进行简化和迭代运算,减少了重复运算. 通过设定参考图像与目标图像的相 关系数阈值,只需计算方差相差较小的点的相关系数,提高了运算速度,计算时间减少到原来的14 ％ ,甚至更短. 在文件夹的图像搜索中实现了图像的快速匹配.
jiancexitong
- 对图像进行处理，源程序需要进行N步操作，故在工具栏上添加了一个按钮来完成所有的操作，希望能方便大家的使用。在facemodel文件夹中的facemodel文件是原始图片，识别较好。后几个图片是我从网上下的，但没有原始图片识别的好，仅供参考。 test2和test3只能通过菜单来操作，因为不能对其实现最后的识别，只有参考价值。希望这个程序对大家有帮助。-Image processing, source step-by-step the need for N, so the toolbar to
GetTZM
- 验证码识别用特征码提取工具，可以从屏幕截取特征码或从文件夹图片中批量截取特征码，其思路让验证码识别变得更有条理和简单-Identification with the signature verification code extraction tool, screen capture from the signature image from a folder or volume intercept signature, the idea to verify the code more stru
r1
- 可以进行车牌的定位，成功率也比较大，需要和图片放在同一个目录文件夹里。-It can undertake license plate localization, success rate was bigger, need and pictures in the same directory folder.
programs_and_pictures
- 一个自己编的车牌识别程序，采用BP神经网络实现，效果较好。（图片和程序都在一个文件夹里）-A license plate recognition program to achieve good effect.It is written by myself using BP neural network to achieve it.
A0091451_PR_PJ2
- PCA、NMF、LDA、GMM这些算法的matlab实现 解压后文件夹中包含需识别的库、课题要求、课题报告和实现的代码。-PCA,NMF,LDA,GMA these four algorithms Matlab code are referred here. After being decompressed,the file shows the image library to be dealt with,the requirement of the project,the repor
Vehicle-Recognition-System
- 1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。 3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。 4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。 -First click Load Image menu item (loaded background and foreground images), below the image in the image file fol
mypro_web
- 查找与图片库中的图片形状和颜色相近的图片。 查找匹配流程：先建立图片库特征库文件（custom classifier7.clf）,特征包括形状因子、颜色直方图。核心函数是：IMAQ Particle Analysis，IMAQ ColorLearn，IMAQ Add Custom Sample。再打开菜单中“普通匹配”，可选择“打开待匹配图片”或通过摄像头“抓图”匹配。在testSamplePic文件夹中，有些待匹配图片可供测试。如通过摄像头需先在菜单中注册。主要函数有IMAQ Class
Bayes
- 贝叶斯方法 课程报告，源程序和图片在另一个文件夹，搜Bayes program 程序与图片-Bayesian methods course reports, source code and pictures in another folder, search Bayesian methods and procedures and pictures
chengxingshibie
- 1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。 3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。 4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。 -1 First, click Load Image menu item (load background and foreground image), the image in the image folder below.
Release
- 闲时无聊，搭了一个基于深度神经网络的手写数字识别系统。该系统在手写数字数据库mnist测试达到了99.22 的准确率。整个系统基于C++开发，可以很方便的移植到其他平台。 其中手写数字数据库mnist（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/），有60000个训练样本数据集和10000个测试用例。它是由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建立的一个手写数字数据库。同时它是nist数据库的一个子集。
SIFT
- 收集的SIFT特征描述子的资料，代码合集， 代码在里面的文件夹中，有matlab和C++的实现 SIFT是目前最经典的图像特征提取方法-tutorial and code for SIFT
支持向量机算法可视化实现
- 项目文件分为src和data两部分，src文件夹下存放源码，data文件夹下存放样本数据和生成的结果文件。 项目中含有RBF SVM分类算法，可视化界面上分别有对应算法的训练和结果展示按钮，通过按钮可以触发模型训练和可视化效果呈现。 项目运行过程中，会有一些日志打印出来。 详见内部说明文档