通过使用matlab软件图像处理功能，对车牌图像进行图像预处理、边缘检测、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别等5个基本处理，使用基于HSV颜色空间的车牌定位方法和基于模板匹配的字符识别算法，对所要求的汽车车牌进行信息提取，并得出最终结果。
2024/11/17 13:21:43
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此文件包含了基于java的图像处理源代码，具体有图像灰度变换、阈值变换、线性变换、伪彩色处理、图像融合、图像合成、内置变换、仿射变换、图像插值、边缘检测、图像分割、hough变换、图像编码、分形演示等等等等，太多了说不完，基本上包含图像处理领域的基本算法实现
2024/11/15 19:17:48
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现在图像处理技术已经应用于多个领域当中，其中，纸币识别，车牌识别，文字识别和指纹识别已为大家所熟悉。
图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量的应用。
它是处理图像的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。
图像识别的基础是图像分割，其作用是把反映物体真实情况的，占据不同区域的，具有不同性质的目标区分开来，并形成数字特性。
关于图像分割的方法已有上千种，本文将介绍几种主流的方法，并分析各自的特性，利用LabVIEW平台实现两种阈值方法分割图像，展现实验现象，比较两种方法的处理结果。
图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量的应用。
它是处理图像的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。
图像识别的基础是图像分割，其作用是把反映物体真实情况的，占据不同区域的，具有不同性质的目标区分开来，并形成数字特性。
关于图像分割的方法已有上千种，本文将介绍几种主流的方法，并分析各自的特性，利用LabVIEW平台实现两种阈值方法分割图像，展现实验现象，比较两种方法的处理结果。
2024/10/6 3:39:13
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本人已经不做这个方向了，特拿出来与大家共享。
内含：源代码（一个能够在PC上识别车牌图片的完成系统，一个示例的hello工程）；
移植到DSP还要花点时间的，除非你DSP启动代码都好了（这部分代码找不到了哦）；
原创论文一篇，适合写课程设计、小论文等等情况；
网络上载的一些正规公司的资料。
本文介绍了一个以TI公司的TMS320DM642为核心芯片的DSP车牌识别系统设计、实现和优化。
该系统首先通过摄像机拍摄车辆的视频，输入视频信号到DSP板卡;然后从输入的视频信号中捕捉图像，识别图像中的车牌的类型、颜色和号码，最后通过串口把识别结果传到PC机。
该系统主要分为三个部分:摄像机、DSP系统和PC端软件。
文章主要介绍了DSP系统中DSP车牌识别软件的实现和优化。
由于DSP系统与普通PC机的不同，文章中详细说明了为了提高运行的速度，对DSP车牌识别软件进行的各种优化。
这些优化主要包括，提高并行性、减少运算和使用TI提供的经过优化的库等等。
经过这些优化，使DSP车牌识别系统能在（不到0.4秒）很短时间内完成一个车牌的识别及其他处理，满足了实际应用的要求。
内含：源代码（一个能够在PC上识别车牌图片的完成系统，一个示例的hello工程）；
移植到DSP还要花点时间的，除非你DSP启动代码都好了（这部分代码找不到了哦）；
原创论文一篇，适合写课程设计、小论文等等情况；
网络上载的一些正规公司的资料。
本文介绍了一个以TI公司的TMS320DM642为核心芯片的DSP车牌识别系统设计、实现和优化。
该系统首先通过摄像机拍摄车辆的视频，输入视频信号到DSP板卡;然后从输入的视频信号中捕捉图像，识别图像中的车牌的类型、颜色和号码，最后通过串口把识别结果传到PC机。
该系统主要分为三个部分:摄像机、DSP系统和PC端软件。
文章主要介绍了DSP系统中DSP车牌识别软件的实现和优化。
由于DSP系统与普通PC机的不同，文章中详细说明了为了提高运行的速度，对DSP车牌识别软件进行的各种优化。
这些优化主要包括，提高并行性、减少运算和使用TI提供的经过优化的库等等。
经过这些优化，使DSP车牌识别系统能在（不到0.4秒）很短时间内完成一个车牌的识别及其他处理，满足了实际应用的要求。
2024/9/30 11:33:27
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印刷体文字识别VC++源程序在嵌入式图像采集系统硬件上实现，首先是图像采集，然后进行图像预处理，图像二值化、细化等，在进行特征提取，基于模板匹配法进行识别！
2024/9/24 10:49:34
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编写一个Matlab程序，实现基于DCT的图像变换编码。
编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。
解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（被舍弃的高频DCT系数设为0）做逆离散余弦变换（IDCT），得到重构的图像块。
最后，将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。
分别取32、16、8个最低频DCT系数（如图1所示）进行反变换得到重构的图像，比较图像的质量，计算这三种情况下的峰值信噪比。
峰值信噪比的计算公式：PSNR=10log10(2552/MSE)其中，MSE（MeanSquaredError）指原始图像和重构图像之间的均方误差。
编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。
解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（被舍弃的高频DCT系数设为0）做逆离散余弦变换（IDCT），得到重构的图像块。
最后，将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。
分别取32、16、8个最低频DCT系数（如图1所示）进行反变换得到重构的图像，比较图像的质量，计算这三种情况下的峰值信噪比。
峰值信噪比的计算公式：PSNR=10log10(2552/MSE)其中，MSE（MeanSquaredError）指原始图像和重构图像之间的均方误差。
2024/9/16 0:17:38
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内容分为基础篇、中级篇和高级篇，具体包含的主要内容有：1．图像文件的格式；
2．图像编程的基础-操作调色板；
3．图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等；
4．利用图像来美化界面；
5．图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作；
6．图像显示的各种特技效果；
7．图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等、图像的伪彩色、彩色图像转换为黑白图像、物体边缘的搜索等等；
8．二值图像的处理：腐蚀、膨胀、细化、距离变换等；
9．图像分析：直线、圆、特定物体的识别；
10．JEPG、GIF、PCX等格式文件相关操作；
11．图像文件格式的转换；
12．图像的常用变换：付利叶变换、DCT变换、沃尔什变换等；
2．图像编程的基础-操作调色板；
3．图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等；
4．利用图像来美化界面；
5．图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作；
6．图像显示的各种特技效果；
7．图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等、图像的伪彩色、彩色图像转换为黑白图像、物体边缘的搜索等等；
8．二值图像的处理：腐蚀、膨胀、细化、距离变换等；
9．图像分析：直线、圆、特定物体的识别；
10．JEPG、GIF、PCX等格式文件相关操作；
11．图像文件格式的转换；
12．图像的常用变换：付利叶变换、DCT变换、沃尔什变换等；
2024/8/28 4:32:44
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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