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myread
- matlab中读取*.txt文件数据程序，*.txt文件 可以是串口调试助手等采集到的16进制数据。-Use Matlab to open *.txt files and can open all kinds of *.txt files shch as 16bit files come from debug the assistant with one bunch of mouths
SHOWBMP.C
- 640*480 256 色 .BMP 文件显示程序，可以浏览、同时显示 4 幅图象，也可以 在屏幕上开一个窗口显示 .BMP 图象，并可以使用上下左右箭头键、PageUp/PageDown、Ctrl+Left、Ctrl+Right键浏览整幅图象，在S3、ATI等VGA卡上 调试通过 实例程序能对任意一个文件进行加密,密码要求用户输入,限8位以内(当然你可以再更改).程序有很好的容错设计-640 * 480256 color. BMP file display program ca
200561555616250020000
- 车牌识别系统 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
DigitRec
- 数字识别系统源代码: 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练 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，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“
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
imagesign
- 使用时打开图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，可以实现精确的车牌定位。-open use of pictures, then click the button to turn the "switch", "1", "2" and "3", "4" and "5", can achieve precise positioning of the p
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
Character_Recognition_Using_Neural_Networks
- Character Recognition Using Neural Networks Steps to use this GUI. 1. Open the GUI figure, run it. (accept the matlab to change its directory to new location where the file is stored) 2. First we need to teach Character to computer. For this ty
bmp-jpeg
- 可以打开扩展名为*.bmp的文档，并转换为*.jpg格式；给定了窗口，已经调试成功-can open the extension *. bmp files, and converted to *. jpg format; Given a window, debug success
gocr-0.49
- 一个开源的ocr代码,可以用于不是很专业的ocr识别-An open source ocr code can be used for identification is not very professional ocr
hand-gesture
- 该程序可以实现对于手势的跟踪和手的张开和闭合的识别以及在手张开的时候的上,下,左,右4个移动方向的识别,在单纯背景下的效果比较好.-The program can be achieved for the hand gesture tracking and identification of open and closed and open hand, when the up, down, left and right identify the direction of movement 4, i
zxz4
- 人脸检测 计算欧拉数开运算等一系列处理可以检测出同一张图片中的多个人脸-Face Detection open computing Euler number calculation of a series of processing can be detected with a picture of more personal face
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
weitudakai
- 实现位图打开的，很清楚，很不错，大家可以下载来看看，会有收获的。-Bitmap realize open, it is clear that very good, everyone can download to look at, there will be harvested.
Neural-network-recognition-system
- 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。 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，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－
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
gocr-0.48.tar
- GOCR is an OCR (Optical Character Recognition) program, developed under the GNU Public License. It converts scanned images of text back to text files. Joerg Schulenburg started the program, and now leads a team of developers. GOCR can be used with
open-close-c
- 开门关门的识别，能过编译通过，实现开门关门的识别-it can know open close
open
- 利用opencv实现人脸检测，并能进行一些简单的人脸操作。-Face detection using opencv implementation, and can face some simple operations.