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- 比较完整的图像分类程序，包含较多的分类算法-more complete image classification procedures, including more classification algorithm
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- 图像识别模组由光学镜头、CMOS传感器（SPCA561A）、图像处理芯片（SPCA563A）组成。 SPCA563A分析和处理SPCA561A传过来的图像信号，并得出相应的信息（颜色、形状等等）。此模组接口简单，应用方便，容易与 MCU 结合使用，我们下面将要介绍的 Demo 就是其与SPCE061A结合的例子。
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- 这是一个关于数字图像识别的一个教程，对学习图像处理比较有用！
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- 这是一个关于数字图像识别的一个教程，对学习图像处理比较有用！-This is a digital image recognition on a tutorial for learning image processing more useful!
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- 该软件需用Delphi7设计，采用灰度共生矩阵的方法对肝脏超声图像进行纹理特征提取。通过神经网络进行分类处理。-The software required Delphi7 design, the use of gray-scale co-occurrence matrix method of liver ultrasound image texture feature extraction. Through the neural net
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- 这个是图像识别的 c#源码。跟大家分享。-This is a license plate recognition source. Like to share with you.
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- 图形匹配，自动输出相似度。。。非常好的算法-Shape matching, automatic output similarity. . . Very good algorithm
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- VC++,数字图象识别技术典型案例程序,很经典的案例.-VC++, digital image recognition technology procedures typical cases, it is a classic case.
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- 易语言写的图像实别，验证码实别的源程序，具有参考价值-Easy language to write the image real different, real level source code with a reference value
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- 用帧差分可以检测场景变化，一个简单帧差分可通过计算两个连续帧的象素获得。对帧内每个象素点（x,y），T时刻与T－1时刻象素值之差为Dx,y(T)=||Sx,y(T) – Sx,y(T-1)||。设定内帧差分系数IDsum=ΣL , IF ||Sx,y(T) – Sx,y(T-1)||≥Ta THEN L=TRUE，实际决定是否报警,可以通过计算三帧以上IDsum数量-fr a me difference can be detected
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- 图像识别，特征提取，边缘检测，Gabor论文-tuxiangshibie tezhengtiqu gabor
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- 实现了图片文件的打开、截图、文字识别、黑白变换、保存。-To achieve a picture file open, screenshots, character recognition, black and white conversion, save.
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- 基于凌阳单片机公司的图像识别兴趣产品-Sunplus based MCU products, the company' s interest in image recognition
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- 几篇关于目标识别的论文，基于gabor遗传算法的红外图像识别，基于PCA 和图像匹配的飞机识别算法，基于插值算法的真实图像与计算机生成图像鉴别-Several papers on object recognition
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- Visual C++ 数字图像模式识别技术及工程实践第2版源代码-The Visual+ C++ digital image pattern recognition technology and engineering practice
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- 图像识别，凌阳单片机实现。c语言编写。希望初学者能够用得上。别忘了好评啊！-The image recognition, Sunplus MCU. c language. I hope beginners be to use it. Do not forget to praise ah!
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- 在对图像进行识别是需要对图像的对比度进行判断，此代码作用为可以算出图像的对比度-Contrast of the image can be calculated in the image recognition is the need for the contrast of the image determines the role of this code for
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- 深度学习中的CNN方法，层数由原先的五层增加到七层，使用最新的RELU激活函数代替原先的sigm函数，能运行-CNN depth learning method, the number of layers the original five to seven, with the latest RELU activation function replaces sigm function, you can run it