首页下载资源大数据MATLAB汉字定位检测识别（GUI界面）.zip

ZIPMATLAB汉字定位检测识别（GUI界面）.zip

2401_86539719833.08KB需要积分:1

资源文件列表:

MATLAB汉字定位检测识别（GUI界面）.zip 大约有4个文件
  1. MATLAB汉字定位检测识别（GUI界面）/
  2. MATLAB汉字定位检测识别（GUI界面）/mainfc.p 202B
  3. MATLAB汉字定位检测识别（GUI界面）/test.m 954B
  4. MATLAB汉字定位检测识别（GUI界面）/测试图片.jpg 831.3KB

资源介绍:

在MATLAB中进行汉字定位检测和识别，可以使用以下步骤： 1. 预处理：使用图像处理函数对输入的图像进行预处理，包括灰度化、二值化等。可以使用`rgb2gray`函数将彩色图像转为灰度图像，使用`imbinarize`函数进行二值化。 2. 字符定位：使用图像处理技术找到图像中的汉字位置。可以使用边缘检测算法（如Canny算法）检测汉字的边缘，然后使用形态学操作（如腐蚀、膨胀）去除噪声并连接字符边缘，最后使用连通区域分析找到汉字的位置。 3. 字符识别：对于定位到的汉字区域，可以使用基于特征的方法或深度学习方法进行识别。基于特征的方法可以提取汉字区域的特征，如垂直和水平投影、方向梯度直方图等，然后使用分类器（如支持向量机、K近邻）进行识别。深度学习方法可以使用卷积神经网络（CNN）对汉字进行端到端的识别。 4. 结果展示：将识别的汉字和其位置标注在原图像上，并进行展示。 需要注意的是，以上步骤只是一个简单的流程，具体的实现方法和参数设置需根据具体的需求进行调整和优化。
clc [filename, cd1] = uigetfile( ... {'*.tif;*.TIF;*.JPG;*.jpg;*.bmp;*.BMP;*.jpeg;*.JPEG;','Image file';... '*.*', 'All file (*.*)'},'Pick an Image'); d = imread(filename); figure(1) imshow(d); title('原图'); %% 提取 % 红色特征字体 % 提取红色分量 Image=d; GI1 = (Image(:,:,1)>110 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)<150 ... & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))<50 & abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))>30); %%GI白色像素个数 figure(2) imshow(GI1); title('初步定位') % 分割标志 d = GI1; se = ones(8); % 腐蚀膨胀模版 d = imdilate(d,se);% 做膨胀运算 figure(3) imshow(d); title('膨胀'); figure(4); imshow(Image); title('定位图'); L = bwlabel(d);%默认8连通； bwlabe(bw,4); STATS = regionprops(L,'all');%STATS中含有所有连通域的properations %在bw图像上绘制出连通域的矩形框 hold on for i = 1 : 4 boundary = STATS(i).BoundingBox; rectangle('Position',boundary,'edgecolor','b' ); end
100+评论
captcha

    相关资源

    1. weapp-qrcode-canvas-2d

      moumouguo#前端ZIP62.86KB7月前
      资源摘要:weapp-qrcode-canvas-2d在微信小程序中生成二维码，新版canvas-2d接口

    2. 永磁同步电机ADRC 自抗扰控制 SIMULINK仿真模型

      shendingposb#行业研究ZIP13.33MB7月前
      资源摘要:及其相关的参考论文

    3. VS开发工具，ODOO环境

      tds_tang#信息化管理ZIP1.2MB7月前
      资源摘要:ODOO环境需要用到，省得下载

    4. JAVA 班主任管理系统(源代码+论文).zip

      weixin_44259230#后端ZIP11.49MB7月前
      资源摘要:这是“JAVA 班主任管理系统(源代码+论文)”，仅供学习参考，请勿商用。

    5. MATLAB的车牌识别系统（GUI界面）

      2401_86539719#大数据ZIP159.22KB7月前
      资源摘要:MATLAB是一种强大的数值计算和拟合工具，可以用于开发车牌识别系统。以下是一个使用MATLAB开发车牌识别系统的基本步骤：1. 数据采集：收集一批包含不同车牌的图像数据，包括正常、模糊、倾斜等不同情况下的车牌图像。2. 数据预处理：对采集的车牌图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等，以便于后续的图像处理操作。3. 车牌定位：利用图像处理技术，如边缘检测、形态学操作等，对预处理后的图像进行车牌定位，找出图像中车牌的位置。4. 字符分割：对定位到的车牌图像进行字符分割，将每个字符分离开来。可以使用基于图像处理的技术，如投影法、边缘检测等，将字符分割为单个的字母或数字。5. 字符识别：利用图像分类和模式识别的算法，对分割得到的字符进行识别。可以使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对字符图像进行训练，建立字符识别模型。6. 结果输出：将识别得到的字符信息输出为车牌号码，并进行后续的处理和应用。可以将结果保存到文件中，或者在系统界面上显示出来。以上是一个简单的车牌识别系统的基本步骤，实际开发中还可以根据需求进行扩展和优化。使用MA

    6. matlab设计车牌识别系统设计实现.zip

      m0_59833680#音视频ZIP720.57KB7月前
      资源摘要:MATLAB可以用于车牌识别的流程如下：1. 图像预处理：首先，加载车牌图像并对其进行预处理。可以使用MATLAB提供的图像处理函数进行图像灰度化、图像增强、图像二值化等操作，以提高车牌图像的质量。2. 车牌定位：使用图像处理算法或机器学习算法在预处理后的图像中进行车牌定位。这可以通过检测车牌的形状、颜色、纹理等特征进行。3. 字符分割：将定位到的车牌图像进行字符分割，将每个字符分割为单独的图像。可以使用MATLAB的图像处理函数进行字符分割，如字符二值化、字符定位等。4. 字符识别：对每个字符图像进行特征提取和分类，以实现字符识别。可以使用MATLAB的机器学习工具箱来训练字符分类器，如支持向量机、神经网络等。5. 结果输出：根据字符识别的结果，将识别出的字符进行组合，得到最终的车牌号码。可以使用MATLAB的图像处理函数将字符图像组合起来，生成最终的识别结果。需要注意的是，车牌识别是一个复杂的任务，可能涉及到多个图像处理和机器学习的算法。此外，车牌的种类和样式在不同的国家和地区可能有所不同，识别算法也需要相应的调整和修改。具体的实现方法和效果需要根据实际情况

    7. 数学建模培训-第二轮-李普林.zip

      2301_78064537#行业研究ZIP49.04MB7月前
      资源摘要:数学建模培训-第二轮-李普林.zip

    8. 通过兑换码卡密登录会员浏览器插件

      2301_76379577#前端ZIP16.47MB7月前
      资源摘要:软件自动登录各种会换，
    站长QQ:九六九五七三七