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edge_detect-matlab
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
c第二章 matlab语言基础h2
- 用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
MATLAB图像处理源程序
- 程序代码说明 P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0
MatlabRidgeDetection
- Matlab多种图像边缘检测方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 3、用Canny算子检测图像的边缘 4、图像的阈值分割 5、用水线阈值法分割图像 6、对矩阵进行四叉树分解 7、将图像分为文字和非文字的两个类别 8、形态学梯度检测二值图像的边缘 9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-Matlab a variety of image edge detection method 1, u
matlab_4
- 边缘检测和图像分割matlab程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象 -Edge det
LicensePlateRecognition
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
image-preprocessing-4
- 用水线阈值法分割图像 对矩阵进行四叉树分解 将图像分为文字和非文字的两个类别 形态学梯度检测二值图像的边缘-Water line image thresholding segmentation of matrix quadtree decomposition of the image into text and non-text for these two types of morphological gradient detected binary image of the edge
chap4
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
deteforrect
- 用于简单的矩形检测，有文字说明，易懂，但不适合于背景复杂或检测目标倾斜的矩形检测，例如车牌等-For the simple rectangular detection, there is a text descr iption, easy to understand, but not suitable for testing in the context of the target complex or rectangular tilt testing, such as license plat
edgebased
- 这是使用基于边缘的方法对文本图像中的文字进行检测的算法，可以将图像中的文字提取并标记出来。-This is the way to the edge-based text in the image text detection algorithm can extract the text in the image and mark them.
liantongyu
- 这是采用基于连通域的方法对图像中的文字进行检测的算法，可以将文字检测并标记出来-This is the method based on image-connected domain in the text detection algorithm can detect and mark out the text
Codes
- 程序中有人脸识别，车牌识别，文字识别，细胞边缘检测，Snake算法，不同搜索方法比较等代码。其中车牌识别是VC环境下开发，其他的是Matlab环境下开发。-Procedures are face recognition, license plate recognition, character recognition, cell edge detection, Snake algorithm, a comparison of different search methods code. One
89346476texture
- 利用特征提取对图像中的文字进行定位和检测-Feature extraction using the text in the image to locate and test
LPR_MATLAB
- 摘要：变形车牌矫正和复杂牌照的文字区域提取是LPR中两个比较重要的问题。本文运用MATLAB，通过Radon 变换检测牌照的角度，使用旋转与错切变换相结合的方法来解决变形牌照矫正问题；通过对牌照区域进行颜色提取从 而消除非牌照颜色的干扰，解决复杂牌照的文字区域提取问题。-Abstract: The distortion correction and complexity of the license plate text area extraction is the LPR in the
SkewDetectionAndCorrectionMethod
- 文本图像在扫描输入时产生的倾斜现象会对后续的页面分割及光学字符识别(OCR)处理产生很大的影响,而传统的标准Hough变换虽然具有对噪声不敏感,不依赖于直线连续性的优点,但由于计算量偏大,速度慢,在实用时有较大的局限性.提出一种基于改进的Hough变换的文本图像倾斜校正方法,通过在变分辨率图像中采用不同的文本方向提取算法,及选择合理投票门限等改进Hough变换的措施,减小了由图像区域及文字笔画粗细所产生的对倾角判定的不利影响,并使用基于偏移值的方法实现页面倾斜的快速校正.实验结果表明,该算法实现
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- 程序代码说明 用Prewitt算子检测图像的边缘 用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 用Canny算子检测图像的边缘 图像的阈值分割 用水线阈值法分割图像 对矩阵进行四叉树分解 将图像分为文字和非文字的两个类别 形态学梯度检测二值图像的边缘 形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象 -Program code shows the image using Prewitt edge de
yigechepaishibiedechengxu
- 车牌识别，车牌检测，文字识别，字符识别，车牌自动检测，字符分割，字符匹配-License plate recognition, license plate detection, character recognition, character recognition, license plate detection, character segmentation, character match
Image-processing-source-program
- 数字图像处理及实例应用，包括图像的边缘检测，阈值分割算法，文字与非文字区域的划分-And examples of digital image processing applications, including edge detection, threshold segmentation algorithm, text classification with non-text area
matlab
- 文字检测MATLAB程序 可以运行- word detection
MATLAB指纹识别
- 本文主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。 该课题为基于MATLAB的指纹识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。目前毕业设计选题中，传统指纹识别不易得到高分，基本都是对指纹进行处理，而没有比对两者指纹是不是同一个人，轻易