数字图像JPEG压缩编码

我们的项目结合了很多方法可提取车牌、 段字符和识别字符。进一步改进应侧重不仅精度的识别、 车牌提取、 字符分割和标准化的准确性。 MatLab 程序编码，所有的车牌识别阶段建立经历。它理解是有帮助的车牌识别一步一步的程序。图像采集、 板提取、 字符分割与字符识别它们。我们成功地演示了车辆数板分割与识别系统。 应用于图像的直方图均衡。它可以扩大，以包括更大的范围，产生一个更高的对比度图像的像素强度。 我们使用这辆车的后面黄色车牌作为输入图像。我们采取两套照片的分辨率 l 1024 * 768 像素 l 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

近场球面波卷积—逆投影算法，能求出径向分辨率和横向分辨率， 得到目标的二维成像图。程序中已经设置好参数，点击即可运行

这个代码是一个完整的人脸识别代码。包括：一个训练主程序，一个测试主程序，一个SVM主程序，一个pca主成分分析程序。同时还包括一个小型训练样本集合一个测试样本集。

此代码用于图像缩放，并计算峰值信噪比、信噪比、均方误差、结构相似性指数和mssim、熵

这个项目会给你点在哪里 u 将鼠标光标放在 HSV 值。它是使用 opencv 2.4.9 和 visual studio 2010 实现

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

依据图像的纹理特征，对图像进行检索，代码是用matlab写的 其中的图像库包含45幅图，有30个代码相关文件，程序可以运行，对学习纹理检索图像的人很有帮助

模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。     假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：   （1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)

通过鼠标右键来调节图片的亮度和对比度。里面有扫描仪程序代码。调节对比度，亮度的代码很简单。来源于网站VOID CScanToDocDlg::BrightAndContrast(HBITMAP hBitmap, INT bright, INT contrast, BYTE threshold){ FLOAT cv = contrast 0 && contrast < 255)  cv = 1.0f / (1.0f - cv) - 1.0f; BYTE values[256]; for (INT i = 0; i < 256; i ++) {  INT v = contrast > 0? CheckValue(i + bright) : i;  if (contrast >= 255)   v = v >= threshold? 255 : 0;  else   v = CheckValue(v + (INT)((v - threshold) * cv + 0.5f));  values[i] = contrast < 0? CheckValue(v + bright) : v; } BITMAP bm; GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm ); LPARGBQuad o,p; for (UINT y = 0; y < bm.bmHeight; y ++, p+=nRowPadding, o+=nRowPadding) {

本算法是多年图像处理的工作总结   很实用  直方图均衡化  噪声的消除  是图像更清晰，图像取样后，样本的灰度值是一个模拟量，在用计算机对其显示和处理之 前，必须进行量化处理，而量化的过程实质上是多对一的不可逆的对应过程。 这样不可避免的引入了量化误差，解决这个问题的方法之一就是对图像按灰度 分布密度进行非均匀采样。