Advertisement

基于图像处理的汉字识别与计数方法(Matlab实现)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种利用Matlab实现的基于图像处理技术的汉字识别与自动计数的方法，旨在提高汉字检测效率和准确性。通过图像预处理、特征提取及机器学习分类器的应用，实现了对复杂背景中单字或文本行内汉字的有效识别和统计。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：运用图像处理计数对文字图片中的汉字进行识别，并统计图片中文字个数_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。适合人群：新手及有一定经验的开发人员。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于图像处理的汉字识别与计数方法(Matlab实现)
    优质
    本研究提出了一种利用Matlab实现的基于图像处理技术的汉字识别与自动计数的方法，旨在提高汉字检测效率和准确性。通过图像预处理、特征提取及机器学习分类器的应用，实现了对复杂背景中单字或文本行内汉字的有效识别和统计。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：运用图像处理计数对文字图片中的汉字进行识别，并统计图片中文字个数_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。适合人群：新手及有一定经验的开发人员。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理与汉字识别程序.rar
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB进行数字图像处理及汉字识别的程序包。包含图像预处理、特征提取和模式分类等关键技术，适用于相关研究与学习。 改进前程序使用方法：将create_database.m文件中的第81行的数值从132改为126，先运行create_database.m，再运行use_database.m。 改进后程序运行方法：首先把工程文件放在桌面上，然后修改tryy.m文件中第3行路径为C:\Users\Desktop\工程文件\改进后工程文件--贝叶斯分类器\字库\字库（每个人的桌面路径可能不同）。接着将create_database.m中的第85行的路径改为你希望存放单字库的位置。最后运行tryy.m即可。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理与汉字识别程序.rar
    优质
    该资源包含使用MATLAB开发的数字图像处理及汉字识别程序代码，适用于科研和教学用途，旨在帮助用户掌握图像处理技术并实现高效的文字检测与识别。 改进前程序使用方法：将create_database.m文件中的第81行的数字从132改为126，先运行create_database.m脚本，再运行use_database.m。 改进后程序运行步骤： - 将工程文件放置在桌面上。 - 修改tryy.m文件中第3行路径为C:\Users\Desktop\工程文件\改进后工程文件--贝叶斯分类器\字库\字库（每个人的桌面路径可能不同）。 - 在create_database.m的第85行修改生成单字库的位置为你想要存放的地方，然后运行tryy.m脚本。
     
  • 基于MATLAB的OCR数字与字符识别【图像处理实战】
    优质
    本课程专注于使用MATLAB进行光学字符识别（OCR），涵盖从图像预处理到数字和字母识别的技术细节。通过实际案例分析，学员可以掌握高效的文字检测和提取技巧。 项目采用MATLAB实现OCR识别数字和字符的功能，涉及灰度转换、中值滤波、二值化处理、形态学滤波以及图像与字符分隔等多种算法，形成了一套效果显著的字符图像识别系统。通过归一化及细化方法处理字符，并结合二值化技术和字体类型特征进行特征提取，建立了一个标准的字符特征库。合理的模板匹配算法实现了对数字和字符的有效识别。项目代码能够顺利编译运行。
     
  • 精通MATLAB数字图像处理与识别
    优质
    本书深入浅出地讲解了使用MATLAB进行数字图像处理和识别的技术，涵盖基础理论及高级应用案例。适合科研人员、工程师阅读学习。 精通Matlab数字图像处理与识别，包括完整代码及相关资料。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理实现
    优质
    本项目利用MATLAB平台进行数字图像处理技术的研究与实践，涵盖图像增强、压缩及特征提取等内容，旨在探索高效算法和应用。 清华大学本科生的作业要求是使用MATLAB实现基本的图像处理功能，并进行人脸检测。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理实现
    优质
    本项目运用MATLAB平台进行数字图像处理技术的研究与实践，涵盖了图像增强、变换及压缩等核心算法的编程实现。 第一章 图像与计算机处理 第二章 MATLAB软件包使用精要 第三章 MATLAB图像处理工具箱 第四章 数字图像的变换技术及MATLAB实现 第五章 图像预处理及MATLAB实现 ...（第六章内容未给出，保留省略号）
     
  • 《基于MATLAB的<数字图像处理>课程设计-手写数字识别》
    优质
    本项目运用MATLAB软件进行《数字图像处理》课程的设计，专注于开发一个能够识别手写数字的人工智能系统。通过图像预处理、特征提取和机器学习算法的应用，实现对手写数字的精确分类与识别功能。 《数字图像处理》课程设计-MATLAB手写数字识别 该课程设计主要围绕使用MATLAB进行手写数字的识别展开，旨在通过学习和实践掌握基本的数字图像处理技术和机器学习方法。学生将利用MATLAB开发工具实现对手写数字的有效分类与识别，增强对模式识别、特征提取及神经网络应用的理解。 整个项目包括但不限于以下几个方面： 1. 数据预处理：清洗并准备MNIST数据集以供后续分析使用。 2. 特征工程：探索不同的方法来有效表示手写字符的图像信息。 3. 模型构建与训练：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习架构实现对手写数字的高度准确识别。 4. 性能评估：通过交叉验证技术测试所建立模型的效果，调整参数以达到最佳性能。 此项目不仅有助于提升学生在计算机视觉领域的技能水平，还能激发他们对人工智能的兴趣与创造力。
     
  • 基于Matlab的数字图像处理实验——仪表盘识别.txt
    优质
    本实验通过Matlab平台进行数字图像处理技术的应用研究，重点探讨了如何使用该软件开发工具包来实现对复杂环境中的汽车仪表盘图像自动识别。 通过分析机械式表盘的图像特征，并采用基于边缘点法线方向计数累加的圆心定位方法以及过定点直线检测算法来实现对表盘的有效识别。仪表刻度检测流程如下：首先，摄像头采集到表盘的图像信息后送入计算机进行预处理和边缘检测；然后，通过计算确定出表盘的回转中心及其半径，并进一步精确定位其有效显示区域；在该区域内，利用过定点（即回转中心）的Hough直线变换方法及基于特征点对应角度峰值搜索算法来识别指针的中心线，最终输出检测结果。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别数字图像处理程序
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套人脸识别系统，通过数字图像处理技术实现人脸检测与识别功能。该程序集成了先进的特征提取和模式识别算法，适用于身份验证、安全监控等领域。 数字图像处理人脸识别的MATLAB程序 采用特征脸的人脸识别MATLAB程序代码可以被压缩成一个文件，例如命名为“采用特征脸的人脸识别MATLAB程序.zip”。