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
3.38MB
1
Halcon联合C#模板匹配MVSDK采集，有采集模式选择（彩色or灰度），可通过条形控件拉动来设置模板的数量。
2024/9/12 1:58:46
440KB
1
大学课程《模式识别》课后实验，分别采用了模板匹配法与贝叶斯分类法对阿拉伯数字进行简单识别。
开发库为OpenCV，开发IDE为VS2012。
内附课程完成报告PDF与源码，及最终版本VS工程。
开发库为OpenCV，开发IDE为VS2012。
内附课程完成报告PDF与源码，及最终版本VS工程。
2024/9/2 7:40:51
11.03MB
1
第二次上传，补充第一次内容。
更加丰富。
图像匹配matlab程序设计:1.概念解释，2．数字图像匹配算法设计：⑴基于灰度的归一化匹配算法⑵基于灰度的快速模板匹配算法。
三．相应matlab程序设计：1．数字图像匹配相关函数2．数字图像匹配函数：(1)基于灰度的归一化匹配算法(2)基于灰度的快速模板匹配算法实验：1.基于灰度的归一化匹配算法2.基于灰度的快速模板匹配算法五．试验结果评价
更加丰富。
图像匹配matlab程序设计:1.概念解释，2．数字图像匹配算法设计：⑴基于灰度的归一化匹配算法⑵基于灰度的快速模板匹配算法。
三．相应matlab程序设计：1．数字图像匹配相关函数2．数字图像匹配函数：(1)基于灰度的归一化匹配算法(2)基于灰度的快速模板匹配算法实验：1.基于灰度的归一化匹配算法2.基于灰度的快速模板匹配算法五．试验结果评价
2024/8/15 5:50:43
198KB
1
设计一种麦克纳姆轮全向行走运输平台的体感交互控制系统。
该系统应用kinect体感器提出骨骼运动信息识别和基于深度手势识别的两种控制方式，应用于不同场景。
基于骨骼运动信息识别控制方式通过kinect获取人体深度图像数据，然后利用骨骼追踪技术提取人体应用关节点，并建立空间坐标系，最后通过向量计算法来计算出人体关节转动角度实现动态的动作识别进而转换为控制指令实现平台控制。
基于深度手势识别控制方式利用kinect获取的深度信息实现手部从背景中分割，然后运用模板匹配的方式识别手势转换为控制指令实现平台控制。
实验表明，通过该控制系统能对全方位运输平台进行有效灵活的控制。
该系统应用kinect体感器提出骨骼运动信息识别和基于深度手势识别的两种控制方式，应用于不同场景。
基于骨骼运动信息识别控制方式通过kinect获取人体深度图像数据，然后利用骨骼追踪技术提取人体应用关节点，并建立空间坐标系，最后通过向量计算法来计算出人体关节转动角度实现动态的动作识别进而转换为控制指令实现平台控制。
基于深度手势识别控制方式利用kinect获取的深度信息实现手部从背景中分割，然后运用模板匹配的方式识别手势转换为控制指令实现平台控制。
实验表明，通过该控制系统能对全方位运输平台进行有效灵活的控制。
2024/6/6 9:27:18
1.15MB
1
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
15KB