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PLSA

于 2011-11-23 发布 文件大小:10367KB
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代码说明:

  PLSA源码,并附有PLSA理论在图像自动标注中的应用,有几篇具有代表性的论文,论文中讨论了PLSA的改进并应用在图像处理中。(PLSA source code, with PLSA theory in automatic image annotation application, some of the representative papers, thesis discusses the PLSA improvement and application in image processing.)

文件列表:

PLSA
....\20News_w100.mat,1042304,2006-07-12
....\MBRM.pdf,566693,2011-08-10
....\mex_EMstep.c,5608,2006-07-12
....\mex_logL.c,1412,2006-07-12
....\mex_Pw_d.c,3739,2006-07-12
....\monay-idiap-rr-07-06.pdf,8975724,2011-08-22
....\PLSA-based auto annotation.pdf,535101,2011-08-22
....\pLSA.m,6474,2006-07-12
....\pLSA_EMfold.m,691,2006-07-12
....\pLSA_EMstep.m,1033,2006-07-12
....\PLSA_Gai.pdf,535101,2011-08-14
....\pLSA_logL.m,355,2006-07-12
....\sampleRun.m,880,2006-07-12
....\基于风格建模的图像自动标注.pdf,742116,2011-08-16
....\建模连续视觉特征的图像语义标注方法.pdf,659926,2011-08-16
....\改进MBRM.pdf,573559,2011-08-14

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    基于MAP(最大似然概率)的图像超分辨重建(map-based images super-resolution construction)
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  • matlabcode
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  • 插值方法
    说明:  对图像进行插值,以提高分辨率,计算效率较高(The image is interpolated to improve the resolution)
    2021-04-15 09:01:41下载
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  • chengxu
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    基于HOUGH变换的车道线检测和识别的程序,可以使用(Lane HOUGH transform detection and recognition based on the program, you can use)
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  • C# 实现简单数字验证码解析(Tesseract OCR 解析验证码) 实例代码
    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
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  • bFilter
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    2021-03-15 14:49:22下载
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