可以本人调教的车牌号识别系统,提供灰度化、二值化、文字切割等各方面算法
2021/11/8 5:51:08 16.72MB 图像识别 车牌
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基于神经网络的车牌识别系统,有源码和论文,论文不是整篇,但部分章节曾经写完,都有章节架构与思路
2020/4/16 10:08:46 248KB 车牌识别
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两套本人编写的MATLAB车牌识别源码。
第二套较第一套改进了一些。
里面带了车牌的图片,在MATLAB下运行main.m文件,选择要识别的图片即可自动识别。
2022/9/22 7:19:25 1.14MB MATLAB 数字图像处理
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该课题为基于MATLABbp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。
主要分两步骤,一是进行图像去雾,采用暗通道的方法获取光透射率,从而去除雾霾。
得到清晰的图片后,利用颜色的方法进行交通标志的定位,众所周知,交通标志基本是红,蓝,黄三色组成,根据RGB不同组合可以定位到不同颜色,因为存在误差,所以需要借助形状学相关知识,将得到的误干扰面积去除,从而实现精准定位。
定位后,在原图基础上进行分割出彩色图标,利用bp神经网络方法,进行训练,识别,从而得出结果。
本设计配有一个GUI可视化界面,操作简单容易上手。
是个不错的选题。
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本资源主要分为三个部分:车牌定位字符分割字符识别,每个部分都可单独运行。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状学操作突出车牌区域,然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域,并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正,最后根据车牌颜色特征选取最终区域,同时确定车牌的颜色。
字符分割基于投影法,利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。
其中水平投影确定字符区域并去除上下边框,垂直投影找出相邻字符的分界点,并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰;
字符识别基于keras框架,首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练,准确率达到97.87%,然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别,最终组成车牌号码,实现车牌识别的目标。
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 设计并实现了基于图像检索的地标识别系统。
该系统通过捕捉地标的视觉特征,协助游客或使用者更好地理解图像的内容并同时提供图像拍摄的地理位置信息。
首先根据提取的SURF特征搜寻地标在数据库中的最优匹配,然后根据最优匹配结果给出输入地标在地图中的位置。
系统采用的层次化数据库结构和分级检索方式,使得检索效率比传统的遍历检索方式提高30%。
大量实验证明文中提出的算法具有鲁棒性和高准确性,该系统已在高校内部地标识别中测试使用成功。
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本书的第1章和第2章介绍了数字图像处理的基本概念和技术,后续几章介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的几个应用实例,包括指纹识别系统、数字水印技术、条形码技术、印鉴鉴定系统、光学字符识别技术以及基于视觉的手势识别系统。
本书的最大特色在于,对识别技术中的大多数问题,不仅给出了关于算法的详细介绍,还给出了基于C/VisualC++6.0的实现代码,具有一定的扩展性。
有的实例还给出了不同方法的实现过程,以供读者选择。
本书可作为读者学习数字图像处理的教程,也可作为毕业设计或工程开发的参考书本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。
全书共分12章,第1章~第6章是图像处理与识别的基础内容,包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别;
第7章~第10章是图像处理与识别的工程实例,涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例,并结合理论算法,提供了大量MATLAB代码程序,以协助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
第11章~第12章,是两个综合性较强的实例,分别是VisualC++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。
2017/6/11 23:16:37 8.18MB Visual C++
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配电房巡检机器人具有智能的轨道设备,可实现开关柜图像信息的无死角采集,并对图像信息进行智能分析,联合声音识别系统、在线测温、测局放和SF6传感器等设备对配电房的运行情况进行全面掌握,
2021/2/25 15:10:35 678KB 监控程序 监控类
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人脸识别系统研讨与实现)全部论文和源代码
2016/10/24 12:52:58 2.19MB 人脸识别
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本课题是基于MATLAB颜色的植物虫害检测识别,可以辨析植物叶子属于是轻度虫害,中度虫害,严重虫害,正常等四个级别。
算法流程:每种等级叶子分别放在同一个文件夹,训练得到每个文件夹每个叶子的颜色分量,得到训练值color.mat,测试某片叶子,进行亮度调理,色彩空间转换,计算颜色分量,识别,得到结果。
不懂的地方可以咨询作者,提供全站式解答。
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡