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fanse
- 二值化处理的一个经典程序。其中阀值的选择可以自动实现
指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自
fanse
- 二值化处理的一个经典程序。其中阀值的选择可以自动实现-Binarization deal with a classical procedure. Which threshold choice can be automatically
digital
- 用VC++实现印刷体数字的自动识别，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
Threshold111
- matlab 图像二值化程序，可以实现自动取得阈值-image matlab
JpegProcess
- C++实现花粉显微JPEG照片的解压，去色，寻找最优灰度阈值二值化，自动识别，计数。-C++ to achieve microscopic pollen extract JPEG pictures to color, to find the optimal gray threshold binarization, automatic identification and counting.
matlab_image_roadtest
- AGV（自动导引车）路径识别系统的MATLAB实现，包括对图像进行灰度处理，阈值分割，二值化，开闭运算，边缘检测-AGV (automatic guided vehicles) MATLAB path to achieve recognition system, including gray-scale image processing, segmentation, thresholding, opening and closing o
006
- 车辆识别系统主要由车牌定位、字符分割和字符识别三个部分组成。车牌定位是指将车牌区域从车辆图像中分割出来，车牌定位是车牌自动识别技术中一个至关重要的环切。其定位的速度和准确程序直接影响到车牌识别系统的性能。车牌定位的方法的出发点是通过车牌区域的特征来判断牌照。而车牌定位主要包含两个关键技术问题：图像的预处理和车牌定位的算法。本文针对车牌识别系统中关于静态图片中的车牌定位问题，主要运用了图像处理的知识，在VC开发平台上，通过对静态图片进行灰
chepaidingweisuanfayanjiu
- 摘要 车辆牌照识别(License Plate Recognition System, LPR)作为目标自动识别的一 种重要形式，可用于电子收费、出入控制、车流监控等众多场合，从而提高交通 管理自动化的程度，它的相关技术的研究正逐渐受到人们的重视。 本文主要介绍基于Run Length原理和Tamura纹理的车牌定位系统，该系统是基 于视频流进行开发的，主要包括车辆运动区域检测、车牌图像处理、车牌定位。 其中车辆
auto
- 通过自动阈值选择方法实现图像二值化。初始阈值T是图像均值；T把图像直方图分成R1和R2两个区域；计算R1和R2均值u1和u2，选择u1和u2均值作新的阈值；重复以上步骤直到T值基本不变。-Automatic Threshold Selection；
fuzzy-firetocif
- 本工程在DM642平台上将D1格式的图像转换成CIF格式，并成功实现了图像的基于自动选取阈值的图像二值化处理，图像反色变换等处理-Image of this project D1 format in DM642 platform will convert the CIF format, and successfully realized the image anti-color transformation based on autom
traffic-condition-identification-
- 建立一个自动识别交通状态的系统，可以实时得到道路交通状况，从而引导交通参与者。系统通过数据采集终端抽样采集交通状况数据，然后经过图像的预处理，即图像的灰度化，通过背景提取算法得到图像背景，然后做背景差，自动阈值分割，形态学滤波等一系列操作，得到二值化图像,并且实现背景更新。然后计算车辆的占路比和车辆的速度这两个交通参数，通过神经网络对大量数据的训练，从而实现自动识别交通状况。-Establish a system to automati
dynamics-model
- 为了实现干制红枣的大小自动分级 ， 介绍了应用 机 器 视 觉 的 干 制 红 枣 自 动 分 级 方 法 ， 利 用 CCD 摄 像 机 获取红枣的样本图像 ， 应用 MATLAB 软件编程实现了样本图像的灰度化 、 二值化 、 图 像 分 割 、 图 像 滤 波 、 图 像 形 态 学处理 、 边缘检测和特征量提取等处理 ， 参照 干 制 红 枣 分 级 标 准 完 成 了 红 枣 自 动 分 级 。 通 过 实 验 数 据
Digital-Image-Processing
- 有源码，适合学习C++的人 一、 读入一幅灰度图象，编写程序显示图象中任一象素点的灰度值。 二、 编程实现RGB彩色空间到HSV彩色空间的转换，并通过调整H、S、V的值实现图像亮度、色度和色饱和度的调节。 三、 1.灰度线性变换、分段线性变换 2.灰度直方图均衡、规格化 3.图象卷积：各种模板实现低通、高通滤波 4.图象中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、模板选择滤波 5.伪彩色图象增强 四、 1.图象的加
matlab-car
- 车辆自动识别(AVI)是智能交通系统中的一项重要技术。汽车牌照识别是实现车辆自动识别的一种重要的技术手段。而从包含汽车牌照的图像中准确、快速地分割出牌照区域是实现车牌自动识别的一个关键步骤。 本文主要研究了汽车牌照识别中车牌定位问题。车牌定位分为两步进行，首先对车牌进行初定位，对初定位后的车牌图像进行二值化、几何矫正，然后再精确定位车牌区域。同时，在matlab环境下仿真了汽车牌照识别，仿真结果表明，本文算法能很好的识别汽车牌照。
自动二值化程序
- 在matlab中自动实现图像的二值化，可以方便提取图片中的信息(Automatically realize the two value of image in MATLAB)
matlab
- 简单细胞自动计数完整程序，用二值化、中值滤波去噪、腐蚀膨胀处理实现细胞分离，最后自动提取细胞个数。(Complete Program for Simple Cell Automatic Counting)