物体图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、数字、曲线、字符格式和图形自动完成识别并且进行评价的过程。
图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。
本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现区域图像轮廓特征数据获取,计算欧氏距离，根据物体图像几何HU不变距的相似程度实现物体识别匹配的目的。
计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。
图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。
本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现区域图像轮廓特征数据获取,计算欧氏距离，根据物体图像几何HU不变距的相似程度实现物体识别匹配的目的。
计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。
2024/12/25 16:09:32
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针对纸币清分机对人民币编号自动识别，在处理速度和识别率方面的高标准要求，提出了一种基于模板匹配的人民币编号快速识别算法，该算法在图像预处理时，利用改进的滤波法去离散噪声；
在字符识别时，利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征，直接识别定位好的字符。
实验结果表明，该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点，可以满足纸币清分机的应用要求。
在字符识别时，利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征，直接识别定位好的字符。
实验结果表明，该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点，可以满足纸币清分机的应用要求。
2024/12/16 15:13:16
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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。
2024/12/5 8:55:53
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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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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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本文首先介绍了摄像机标定原理及图像预处理算法。
其次详细阐述了基于纹理特征的道路检测算法，主要包括Gabor滤波器纹理提取，道路消失点估计和道路区域分割。
其次详细阐述了基于纹理特征的道路检测算法，主要包括Gabor滤波器纹理提取，道路消失点估计和道路区域分割。
2024/6/7 11:48:34
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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
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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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