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说明：  EM算法是最为经典的统计图像分割方法，代码基于matlab，使用EM算法实现图像分割,源代码加实例图像，非常好用(By using EM algrithm to realize the segementation of image)

基于侧抑制的图像分割，在ＰＣＮＮ分割的基础上实现(failed to translate)

《精通Visual C++数字图像处理技术与工程案例》中第10章运动系统识别 (Motion system identification )

使用 RANSAC 算法计算仿射变换矩阵(RANSAC algorithm using an affine transformation matrix)

Canny边缘检测算法,已经试过，可以用。能较好的检测边缘。(Canny edge detection algorithm, has been tried, you can use. To better edge detection.)

本程序是运用脉冲耦合神经网络（PCNN）算法进行图像分割的一个实例。基于PCNN的图像分割是一种图像像素相似度临近相似性的图像分割方法，已被广泛应用于图像平滑，分割及边缘检测等图像处理领域。(This program is an instance of the algorithm for image segmentation using pulse coupled neural network (PCNN). PCNN-based segmentation of an image pixel similarity near the the similarity image segmentation method has been widely used in image smoothing, segmentation and edge detection image processing applications.)

该代码采用opencv环境来实现灰度投影估计电子稳像算法，能够很好地解决视频序列抖动问题。(The code uses the opencv environment to achieve the gray projection algorithm, which can solve the problem of video sequence jitter.)

张正友标定算法，包含自己的测试图片以及实验分析。(Zhang Zhengyou calibration algorithm, contains its own test images and experimental analysis.)

用于分别从四个方向提取图形图像的纹理特征(For texture feature graphic images were extracted four directions)

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢