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数字图像识别技术及其工程应用源代码。

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简介:
该数字图像模式识别技术及相关工程实践的源代码和配套书籍均可直接使用。

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客服
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  • 模式实践中的
    优质
    本书聚焦于数字图像模式识别领域,涵盖关键技术及其在实际项目中的应用,并提供丰富的源代码示例,旨在帮助读者深入理解和掌握相关技术和方法。 数字图像模式识别技术及工程实践源代码与配套书籍一起使用。
  • 孪生.pdf
    优质
    《数字孪生技术及其工程应用》一书深入探讨了数字孪生的概念、原理和技术实现方法,并结合实际案例分析其在工程建设领域的广泛应用。 数字孪生技术与工程实践.pdf 该文档探讨了数字孪生技术及其在实际工程项目中的应用。
  • Visual C++ 模式实践相关
    优质
    本资源包含使用Visual C++进行数字图像模式识别的技术及工程应用源代码,旨在帮助开发者深入理解和实现图像处理算法。 本书包含了多种模式识别技术的源码,包括手写识别、人脸识别、图像识别以及在线签名识别等内容,并且还涵盖了脱机字符识别及搜索算法等相关知识。
  • VC++ 的经典案例光盘
    优质
    本书精选了多个基于VC++编程环境下的数字图像识别经典案例,并提供了配套源代码光盘,适合计算机视觉和图形处理领域技术人员参考学习。 第一章 数字图像与图像处理 1.1 数字图像相关概念 1.1.1 数字图像 1.1.2 图像处理 1.1.3 图像识别 1.1.4 图像理解 1.2 图像的获取、显示与表示 1.2.1 图像的获取 1.2.2 图像显示 1.2.3 图像表示 1.3 数字图像处理系统的基本组成结构 第二章 相关的图像处理技术 2.1 图像分割技术 2.1.1 阈值与图像分割 2.1.2 梯度与图像分割 2.1.3 边界提取与轮廓跟踪 2.1.4 Hough变换 2.1.5 区域增长 2.2 图像复原 2.2.1 数学模型 2.2.2 维纳滤波(Wiener Filtering) 2.3 图像的纹理分析技术 2.3.1 空间灰度层共现矩阵 2.3.2 纹理能量测量 2.3.3 纹理的结构分析方法和纹理梯度 2.3.4 纹理识别示例——云类自动识别 2.4 图像的形态学处理技术 2.4.1 基本概念 2.4.2 开运算和闭运算 2.4.3 击中、击不中、变换 (HMT-Hit Miss Transform) 2.4.4 边界和骨架(Boundary and Skeleton) 第三章 指纹识别系统(上) 3.1 指纹识别的历史 3.2 指纹识别研究的现状 3.3 指纹识别系统的构成 3.3.1 指纹的录入 3.3.2 指纹图像增强 3.3.3 指纹识别的基本原理 3.3.4 系统问题 3.3.5 系统性能评估 3.3.6 一套指纹识别算法库的构成 第四章 指纹识别系统(下) 4.1 指纹图像的预处理 4.1.1 预处理概述 4.1.2 指纹质量评估 4.1.3 指纹图像分割 4.1.4 指纹图像增强 4.1.5 指纹图像二值化 4.1.6 指纹图像细化 4.1.7 相关预处理算法代码 第五章 数字水印技术 5.1 基本概念 5.1.1 水印技术的基本要求 5.1.2 数字水印算法基本思路 5.1.3 一些关键问题 第六章 条形码技术 6.1 常用的条码编码规则 6.1.1 条码的一般组成 6.1.2 条码的种类 6.1.3 EAN-13 码的构造 第七章 手势识别系统 7.1 立体测量 7.1.1 立体匹配法 7.1.2 立体视觉的原理 第八章 印鉴鉴定系统 8.1 伪印鉴的制作及人工防伪技术 8.1.1 常用伪造印鉴的方法及其特征 第九章 光学字符识别技术(上) 9.1 概述 9.2 预处理技术 第十章 光学字符识别技术(下) 10.1 分类与识别 10.2 后处理 10.3 OCR程序示例
  • 处理解析Visual C++(含
    优质
    本书深入浅出地解析了数字图像处理的核心技术和算法,并通过大量的实例展示了如何使用Visual C++进行编程实现。书中还提供了所有示例的源代码,帮助读者更好地理解和掌握相关知识与技能。 这段文字是关于图像处理的源代码。由于所属分类中没有相关的类别,因此选择了机器学习这一类目。
  • 基于MATLAB的
    优质
    本项目采用MATLAB平台,开发了先进的图像数字识别算法,旨在提高图像中数字识别的速度与准确性,适用于多种应用场景。 利用MATLAB在空间滤波的基础上实现对图像中数字的识别,欢迎大家下载学习交流。
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    本项目运用MATLAB及数字图像处理技术实现杂草识别,通过分析杂草图像特征与作物区分,提供相关源代码以供研究和应用。 根据一幅杂草和作物混合的图像可以识别出其中的杂草。
  • 处理与人脸
    优质
    本课程聚焦于数字图像处理基础理论及其应用,深入探讨人脸检测、识别算法,并结合实际案例分析,旨在培养学生的图像处理技能及创新能力。 数字图像处理技术包括人脸识别和去噪等功能。这里展示了样图及其处理后的结果图。
  • 处理中的人脸_处理_
    优质
    本文将探讨在数字图像处理领域中人脸识别技术的应用与发展。通过分析现有算法和技术,我们将深入了解如何提高人脸识别的速度和准确性,并讨论其实际应用场景与未来发展趋势。 数字图像处理课程第三次实验作业——人脸识别
  • 人脸
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    简介:本文探讨了人脸识别技术的基本原理与应用流程,涵盖数据采集、特征提取及比对识别等关键步骤。 人脸识别的过程包括几个关键步骤:首先采集人脸图像数据;然后通过特征提取算法从图像中识别出特定的人脸特征点,并建立数学模型;接着利用训练好的模型进行比对,将待检测的人脸与数据库中的已知人脸进行匹配;最后根据相似度得出最终的识别结果。