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车牌识别
- 需要注意的地方： 使用VC++6.0做开发工具， 采用简单的SDI框架结构 ，一次处理一幅位图(有兴趣的可以作成MDI) 1）位图信息的数据是从左下往右下为一行，一行一行往上排的。 2）每行像素应该是4的倍数，不足的地方用空点补齐，读的时候注意跳过冗余点。 3）主要数据都存在Doc里面，BMP的主要数据存在一个由ImgData指向的BYTE型的内存空间（根据位图的大小，动态分配的）。 4）数据读进来以后，注意向内存中贴图，以保证刷新的效率。 5)程序执行流程 应用程序生成--》
Lesson10Code
- 图形的绘制，如何使用自定义画笔（颜色，线宽，线形）。如何为程序中添加选项菜单和选项设置对话框，如何使用标准颜色对话框，如何使用字体对话框，在选项对话框中实现预览功能。实现选项对话框和窗口类中的数据交换。如何改变对话框和控件的背景色，如何改变控件的文本颜色，对按钮控件的特殊处理。如何在窗口中显示一幅位图。-graphics rendering, since the definition of how to use the brush (color, line width, alignment).
digital-recognise
- 数字识别代码 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90％ 另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图
digitshibie
- 图形数字识别： 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别 识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中-graphics figures recognition : the first step : training netw
szsbxtydm
- 数字识别系统源代码.rar 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90％。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意
基于OpenCV的SIFT特征点提取进行匹配的程序
- 基于OpenCV的SIFT特征点提取进行匹配的程序，程序中采用了两幅图像，匹配后可进行放射变换-OpenCV based on SIFT feature point extraction of matching procedures, the procedures used in the two images, match after radiation transformation
shuzishibie
- 数字识别代码 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90％ -Digital identification code the first step: Training Network. Th
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
DigitRec
- 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作
fenleichengxu
- 本程序主要视图界面分两部分，左视图是训练样品设计，右视图是模式识别，可根据模式识别菜单项进行识别。分类器包括模板匹配分类器，Bayes分类器。分类法包括线性函数分类法，非线性函数分类法和神经网络分类法。-The program interface main view in two parts, the left view is the training sample design, the right view is the pattern recognition, pattern recogn
developmant--board
- 图形数字识别： 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别 [character_recgnize_VC.rar] - 图像识别的经典案例，文字识别，部分用到matlab编程技术 -Graphics digital recognition: the first s
Fasteners-transferred-Tools
- 请将本压缩文件包下的所有文件放在AutoCAD的支 持目录之下，如 AutoCAD 的安装目录下；或者在下拉 菜单中的 工具-> 选项 －> 文件 -> 支持文件搜索路 径 -> 添加 本程序所在目录。调入应用程序jgj.vlx ， 可以直接将本程序拖入AutoCAD绘图区域，或者在下拉 菜单的 工具－>加载应用程序 中找到本程序后加载即 可! 成功加载后，在命令行内输入bzjgj即可运行。在 对话框中,可以选择螺栓螺母的类型以及其它平、
evaluating
- 采用Matlab编写菜单程序,着重强调matlab汉字处理功能-Using matlab language to write a menu