这是计算机图形学光照部分的一个很好的程序实例

资源描述本程序涉及交通标志识别，程序特色： 1、界面友好，操作简单 2、能对任意多种类别的交通标志进行识别 3、程序执行效率较好 程序使用说明： 1、在程序主界面中手动“添加类别”：禁止鸣笛、人行通道、T型岔道。 2、从下拉框中选中某一类别后，点击左下角“添加训练图像”按钮：输入3种模式的训练影像路径。 3、点击“图像预处理”按钮：从右窗口可以直观看出预处理后的能被正常识别的标志区域（红框表示）。 4、剔除无效数据，即未能识别的数据。通过右窗口查看预处理结果，将未能正确识别的图像删除。并重新进行图像预处理。 5、预处理完后，点击左上角菜单栏的“训练”按钮，训练数据集会输入神经网络并通过反向传播方式更新权值。 6、训练好网络后，点击“校验”选项，在弹出的校验对话框中，分别输入各类别的校验图像路径，程序将利用校验集对网络性能进行验证。通过设置不同的隐藏神经元数，最小二乘和Kullback -Leibler 距离指标值也不一样。重复改变隐藏神经元数的设置，比较检验结果，选取距离指标最小值对应隐含神经元数作为最优训练结果。 7、神经网络确定后，点击菜单项“测试”按钮。在弹出的测试对话框中输入测试图像路径，点击确定按钮后，程序弹出识别结果。

OCR算法代码。这不是一个完整的系统，没法生成可执行程序。代码基于Linux/KDE开发，用到了C++标准模板库。代码的目的是向读者展示一个OCR系统包括哪些部分，如何工作， 读者可以借鉴这些代码，改动后用到自己的系统中。由于这是从一个完整的OCR系统中抽取的部分代码，所以这些代码无法单独编译。 两个*.dat文件如下： char_data.dat：字符特征数据 words_de.dat：词库（后处理用）-OCR algorithm code. This is not a complete system, we can not generate executable. Based on the Linux code/KDE development, use the C standard template library. The code is intended to show readers an OCR system, including which parts work, readers can learn from these code changes after their use in the system. As this is from a complete OCR system taking part code, so code can not be compiled separately. 2*. dat following documents : char_data.dat : Character Feature Data words_de.dat : Thesaurus (reprocessing spent)

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都是关于Glscene的实例，刚开始学习，希望有更多的朋友参与-are on Glscene example, the beginning of the study, hopes to have more friends in

图像处理入门者的一本好书！- A picture processing crossing the threshold good book!

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程序首先读BITMAP 文件的各像素点的RGB值, library 做压缩 RGB 缓冲区成JPEG文件或缓冲区.-procedures first reading of the document BITMAP point pixel RGB value, library so compressed RGB JPEG files into the buffer zone or buffer zone.