多支持向量机的字符识别

阈值：；

非常好的DS证据理论算法代码，应用DS证据理论的融合算法进行图像分割，代码可用，无报错。有实例图像。

此项目检测来自diff catrs sadbabsdhs sdbnbdhsadb asdbabsdasbdasbd as a s as sa的牌照；

分析了小波分析及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，提出了改进算法，实验证实算法具有较好的适应性和鲁棒性，分析了小波分析及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，提出了改进算法，实验证实算法具有较好的适应性和鲁棒性。

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

此源码能够对图像进行多种处理：边缘检测，点处理，灰度拉伸，图像增强，harris角点检测等。有candy，sobel，robert等算子的算法实现，有很多注释，特别适合初学者学习

局部二值模式LBP（Local Binary Patterns）是一种从局部纹理定义中衍生出来的算法，所谓的纹理是图像分析中常用的鉴别特征，它所含有的信息能够表征物体表面的变化。自1996年Ojala 等人提出LBP算子以来，由于其优秀的分类特性和计算的简便性，使得其广泛的运用于图像检索、人脸分析和工业检测等领域。本资源是LBP人脸识别的实现代码。

利用各向异性扩散方程对图像进行处理，例如去噪，边缘检测

本程序代码是在VS2010下opencv的GPU编程，通过简单的示例可以了解到如何使用opencv进行GPU编程，此项目是在配置环境为opencv2.4.9+vs2010。如果你的配置环境有误就有可能运行不了，opencv_gpu.cpp内容可以在其他系统的相关条件下同样可以运行。

c++  实现 两条平行线之间的距离测量 图像腐蚀 边界提取 测量