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自然图像中的字符识别

于 2022-12-21 发布 文件大小:9.31 kB
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本文提出了实现自动抄表工作 自然场景中的文本。特别是,我们的重点 在中的单个字符的识别 这种场面。1、 2 和 3 的数字突出说明为什么这 可以是一项艰巨任务。即使杂波的问题 和文本分割了一会儿,被忽略 以下的可变性来源仍然需要 将占: (a) 的字体样式和厚度 ;() b 背景和前景颜色以及纹理 ; (c) 摄像机的位置,可以引入几何 扭曲 ;(d) 照明和 (e) 的图像分辨率。 所有这些因素结合起来,为一种风味的问题 对象识别,而不是光学字符 识别或手写识别。事实上,OCR 技术不能应用现成的精确 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

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    % Function: [class,type]=dbscan(x,k,Eps) % ------------------------------------------------------------------------- % Aim: % Clustering the data with Density-Based Scan Algorithm with Noise (DBSCAN) % ------------------------------------------------------------------------- % Input: % x - data set (m,n); m-objects, n-variables % k - number of objects in a neighborhood of an object % (minimal number of objects considered as a cluster) % Eps - neighborhood radius, if not known avoid this parameter or put [] % ------------------------------------------------------------------------- % Output: % class - vector specifying assignment of the i-th object to certain % cluster (m,1) % type - vector specifying type of the i-th object % (core: 1, border: 0, outlier: -1)
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    aes算法c(c++)_支持128、192和256位密钥 实现一个C++的AES算法类,可直接调用
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