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基于图像分割的手指计数识别

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简介：
本研究提出一种基于图像分割技术的手指计数识别方法，通过精确区分手指轮廓和背景，实现复杂背景下手指数量的准确统计。 基于图像分割的指尖个数识别方法使用肤色分割来区分目标（通常是人的皮肤）和背景。通常情况下，人的皮肤色值位于H = 0到H = 50之间，S = 58到S = 173范围内。

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  • 基于图像分割的手指计数识别
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    本研究提出一种基于图像分割技术的手指计数识别方法，通过精确区分手指轮廓和背景，实现复杂背景下手指数量的准确统计。 基于图像分割的指尖个数识别方法使用肤色分割来区分目标（通常是人的皮肤）和背景。通常情况下，人的皮肤色值位于H = 0到H = 50之间，S = 58到S = 173范围内。
     
  • 基于MATLAB的车辆牌照图像分割与识别
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    本研究利用MATLAB开发了一套高效的车牌图像处理系统，涵盖图像预处理、特征提取及模式识别技术，实现精准的车牌号码自动识别。 课设题目是用matlab识别车牌号，我已经做了好几天了。先把成果发上来。过几天答辩后再写博客，算是给自己这段时间抄程序的一个总结吧。。。。。感觉自己抄程序的能力越来越强了、。。。。。
     
  • 基于main_rgb_matlab的苹果图像分割与识别技术_苹果_苹果分割_
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    本文介绍了一种使用MATLAB开发的main_rgb工具，专门针对苹果图像进行精确分割和识别的技术方法。通过RGB色彩模型优化算法，有效提升了不同背景下苹果的检测准确率，为农业自动化及食品质量控制提供了有力支持。 实现从苹果图像中分割出苹果部分并确定其果心坐标。
     
  • 基于MATLAB的指纹识别技术(包含滤波、图像分割和图像处理方法)
    优质
    本研究运用MATLAB开发了一套高效的指纹识别系统，涵盖先进的滤波技术、精准的图像分割及优化的图像处理算法，旨在提高生物特征识别的安全性和便捷性。 本段落介绍了基于MATLAB的指纹识别技术。该过程包括滤波、图像分割和图像识别等多个步骤来实现对指纹的有效识别。
     
  • MATLAB图像识别与分割处理
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    《MATLAB图像识别与分割处理》一书专注于利用MATLAB软件进行高效的图像处理技术讲解，涵盖从基础到高级的各种算法和应用实例。 这段资料基于Matlab图像处理的基础知识，涵盖了从预处理到特征提取的完整实例，包括但不限于图像增强、分割以及边缘检测等内容。
     
  • 基于MATLAB的树叶图像特征分类与识别（含图像分析、分割、特征提取及分类识别）.rar
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB进行树叶图像处理的方法，涵盖图像分析、分割、特征提取和分类识别等步骤。适用于科研和学习用途。 基于MATLAB实现的树叶图像特征分类识别项目包含了一系列的功能模块：图像分析处理、分割、特征提取以及分类识别。该项目以.rar格式打包提供下载。
     
  • 基于 OpenCV 图像切割与 CRNN 数字识别的发票编号识别系统
    优质
    本项目开发了一套结合OpenCV图像处理和CRNN模型的发票编号自动识别系统，高效准确地实现了复杂背景下发票号码的切割与识别。 本课题主要研究发票基本信息的识别问题。本段落基于OpenCV和CRNN技术的研究现状，并结合项目中的图像特点，从背景中将发票的基本信息（如发票代码、发票号码及开票日期）分割出来。随后将这些分隔出来的图像放入已经训练好的CRNN模型进行处理，最终实现字符识别。 相较于传统的模板匹配方式，基于神经网络的字符识别方法具有更高的准确率和更强的通用性特点。 具体实验流程如下： 1. 读取并预处理图像：将其灰度化，并应用滤波及高斯平滑操作。 2. 使用霍夫变换对图像进行几何水平矫正，以利于后续指定区域提取与识别工作。 3. 提取原始图像在不同RGB通道下的特征信息，然后将这些区域二值化和形态学处理，形成独立的几何形状。 4. 根据需要提取目标区域的几何特性（如空间坐标、长宽比等），进行筛选及融合操作以获取最终的目标区域。 5. 截取目标区域，并使用CRNN模型预测初步字符信息。 6. 对获得的信息进一步优化：结合上下文文本语义特征和字符相似替代性，完善识别结果。 7. 整理并输出提取到的信息。
     
  • 基于数字图像的指纹识别Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套在MATLAB环境下实现的数字图像指纹识别代码，涵盖预处理、特征提取及匹配算法。适合研究与教学用途。 这是我在数字图像处理课程设计上完成的指纹识别项目。其中包含了多种指纹识别算法，并涵盖了指纹图像预处理及整个指纹识别过程。
     
  • 基于图像识别的交通路标、手写数字及手势识别程序
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    本项目旨在开发一款集交通路标、手写数字和手势识别于一体的图像识别系统，利用先进的机器学习技术，提升智能驾驶与人机交互体验。 此文件包含三个项目，全部基于机器学习和图像识别内容，使用了成熟的软件库cvzone、mediapipe等辅助工具，精简了代码量，适用于计算机视觉与深度学习初学者的入门项目。