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通过对图像的剪切，灰度化，二值化，去躁点，来识别条形码、二维码。本源码附参考文献和测试图像。-Cut through the image, grayscale, binary, to impatient points to identify bar codes, two-dimensional code. The source with references and test images.
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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
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输入为灰度图，输出为二值图。函数功能是通过ostu找到阈值后，根据一定策略来滤除孤立点，加强密集点。-Grayscale input, output for the binary image. Function ostu found through the threshold, in accordance with a certain strategy to filter out isolated points, to strengthen the point-intensive.
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自已用Vs 2003开发的，车牌识别程序源码，很有用的，实现简单图像处理，包括256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、中值滤波、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、直方图均衡、离散余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑。 -Their own development with the VC, license plate re
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基于神经网络的文字识别系统，关键技术：灰度化，二值化、图像缩放、细化、平滑等，最后还用了神经网络对提取到的数字信息进行分析判断。-Neural network based character recognition system, key technologies: grayscale, binary, image scaling, thinning, smoothing, and finally extracted with a neural network to analyze digita
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OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值，OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。都是老外写的，经典哦。-OTSU method of adaptive image binarization threshold, OTSU
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