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在视频或者图像配准处理中，错误的匹配往往影响正确的结果，因此剔除无匹配可以提高处理精度。通过MSE剔除错误和不精确的匹配，得到满足要求的精确的正确匹配结果，利用匹配对可以进行后续处理。

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为90%另外，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。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”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

学习数字信号处理时，基于时间的离散傅里叶变换和基于频率的离散傅里叶变换及其对应的逆变换，非常重要。下面程序实在VS的平台上运行的程序，希望对大家有用处。次程序集合了三个程序为一体，更简洁实用。

实现图象的平滑（去噪声），锐化。，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰

本代码是李春明博士的LBF方法的源代码，非常适合初学水平集的学者使用，代码易懂，解释详尽，非常正规，很值得详细学习

此项目工程主要完成模式和非模式对话框的显示，非模式对话框好处在于，创建弹出窗口时可以采用该模式，这样便于修改，否则还需将改窗口关闭后才可进行下层窗口的操作。很实用的代码。

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。关键技术本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。

图像的字符分割，有列分割和行分割两种。都有案例图片进行示范！ When recognizing characters in matlab, the code of column segmentation and row segmentation characters! Pro-test is effective, column segmentation is better, row segmentation is a little bit of a problem. Hope to improve the pro-comments! Declarations: This segmentation algorithm is relatively simple, so it is suitable for the case of wide character gap and standardized character. Handwriting or characters that are too close together can go wrong!

形态学操作是最近才提出的新的方法，在matlab中有很好地运用，但是在opencv中函数明显不足，而且还有问题，可用性不高。本程序实现了c++环境中的多种形态学操作，如：开、闭、膨胀、腐蚀、骨化、细化等。可以说是很有用处的，已经调试，没有问题。

最近，PCA 有着广泛的应用，面对识别算法。它是最受欢迎之一人脸图像的表示方法主成分分析法用于降维线性 判别分析 （LDA），生成一个新范式，叫歇。此方法是更不敏感的照明，光照变化和的面部表情。然而，这种方 法是计算比 PCA 方法贵 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报