不怎么实用，希望各位批评指导，相互学习clearall,closeall,TestDatabasePath=uigetdir('E:\我的大学','Selecttestdatabasepath');%自己设置地址prompt={'Entertestimagename:'};dlg_title='fingerRecognitionSystem';num_lines=1;def={'1'};TestImage=inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def);TestImage=strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.bmp');im=imread(TestImage);ticI=imresize(im,[200200]);figure(1),subplot(131),imshow(I),title('原图');set(gcf,'position',[11600600]);level=graythresh(I);J=im2bw(I,level);figure(1),subplot(132),imshow(J),title('二值图');
2024/4/30 20:53:47
4.47MB
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基于MATLAB的识别车牌车位管理系统的GUI界面设计（源程序-说明文档-演示视频）功能强大，操作流程；
1、选择图片（图中按钮），选取入库车牌2、开始识别（图中按钮）；
3、出库识别（图中按钮），同时可以查看车牌的预处理操作内容；
代码流程：入库:1、图像预处理包括：车牌粗定位、倾斜矫正、二值化、两次形态处理；
2、车牌精确定位；
3、车牌字符分割；
4、字符识别选择入库：车位减少，之前100变成99；
出库，识别:(同上)车位增加恢复到100；
计算停车时间和停车费用；
1、选择图片（图中按钮），选取入库车牌2、开始识别（图中按钮）；
3、出库识别（图中按钮），同时可以查看车牌的预处理操作内容；
代码流程：入库:1、图像预处理包括：车牌粗定位、倾斜矫正、二值化、两次形态处理；
2、车牌精确定位；
3、车牌字符分割；
4、字符识别选择入库：车位减少，之前100变成99；
出库，识别:(同上)车位增加恢复到100；
计算停车时间和停车费用；
2024/4/27 6:29:20
46.23MB
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这份资源里面包含信息隐藏、信息提取、md5函数运算这三大部分，主要实现在二值图像嵌入信息并提取隐藏的信息的功能，其中还考虑到了隐写过程中分块处理、如何正确选择隐藏信息的块等问题
2024/4/14 3:49:47
43KB
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1.1要提高图像处理水平，需要从哪些方面努力？2.1编程实现：分别用最近邻插值、双线性插值和双三次插值等方法把一幅图像面积放大9倍，并对放大效果进行比较。
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法（习题2.13），并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法，并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强，使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案，并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案，并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别（包括增强、分割、特征提取和识别）。
7.2编程实现桃子图像识别，要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
（包括增强、分割、特征提取和识别）
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法（习题2.13），并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法，并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强，使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案，并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案，并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别（包括增强、分割、特征提取和识别）。
7.2编程实现桃子图像识别，要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
（包括增强、分割、特征提取和识别）
2024/4/11 4:39:24
10.24MB
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识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
2024/3/24 15:29:46
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一种面向数据点的二值图像边缘提取的方法。
通过对图像的四个角度的取底，将图像的四个边缘提取出来，最后合成一个整体的图像边缘。
这种方法所提取的边缘只有一个像素点，可以用于图像的计数。
通过对图像的四个角度的取底，将图像的四个边缘提取出来，最后合成一个整体的图像边缘。
这种方法所提取的边缘只有一个像素点，可以用于图像的计数。
2024/2/27 23:07:24
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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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