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daima
题目：
八宝粥的生产过程中需要用到大量的红豆（红蚕豆），而实际上从红豆产地购买得到的红豆中会参杂一些杂物和不合格红豆。为了保证八宝粥的质量，需要对红豆进行筛选，去除不合格红豆和其它杂物。目前国内在红豆筛选工序上仍然使用人工筛选的方式，存在人工成本高、精确度差、劳动强度大等缺点。因此八宝粥生产厂商迫切需求开发一款能够自动实现红豆筛选的自动化筛选机。针对上述需求，请设计筛选机中的基于可见光图像的红豆筛选算法，该算法应尽可能的准确的找到参杂在红豆原料中的不合格红豆和杂物。
附件包括两个不同实验环境下拍摄得到的红豆相关图片样本库，实验环境分别为自然光照条件和灯光条件。每个条件下的样本库包括合格、不合格、杂物和混合四类样本的图像，其中合格、不合格以及杂物的图像可用来训练或建模，混合类图像用来测试算法的准确性和实时性。同学可在自然光照环境下的样本库或者灯光条件下的样本库中任选其一，用于解决上述问题。
作业提交格式包括以下四个内容：
一、 问题分析
二、 算法设计
三、 实验结果(将自己选择的样本库中的混合样本图片中的样本个体进行分类，并给出可视化的分类结果。)
(Title:Use a lot of red bean production process of eight-treasure porridge ( red bean ), but in fact from the Red areas available in red bean can blend some sundries and unqualified red bean. In order to ensure the quality of eight-treasure porridge, the need for screening of red bean, red bean and other debris removal is not qualified. At present in the domestic bean screening process still use manual screening method, has the disadvantages of high labor costs, poor accuracy, high labor intensity. Therefore, eight-treasure porridge manufacturers need to develop a can achieve automatic bean screening automatic screening machine. According to the above requirements, please design screening machine selection algorithm based on visible light image of the red, the algorithm should be as accurate as possible to find the mixed in the bean raw materials in the unqualified red bean and debris.Accessories include captured in two different experimental environment of the red bean image sample dat)
- 2013-03-11 21:10:47下载
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bmpstartv1
我自己做的一个bmp文件进行24位真彩转256灰度和二进制的程序，并能用sobel算法，识别物体的边界。
(I myself make a bmp file for 24-bit true color to 256 gray-scale and binary procedures and sobel algorithm can be used to identify object boundaries.)
- 2008-02-18 03:14:39下载
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Image-rotation-correction
利用radon变换进行图像倾斜矫正的算法代码实现(Using radon transform algorithm for image tilt correction code)
- 2011-11-16 20:38:16下载
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calibration-3-cameras
C++和halcon结合，用于图形处理时进行三相机标定(C++ and halcon combined for three camera calibration)
- 2013-09-09 10:12:10下载
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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
- 2013-02-18下载
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advancedcvmodel
采用改进的CV图像分割算法用于提取图像边缘轮廓，代码注释很详细。(CV improved image segmentation algorithm for extracting image edge profile, the code is very detailed notes.)
- 2009-05-10 20:19:38下载
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程序
说明： 图像配准，控制点配准，边缘检测，。。。。。。。。。。。。。。。(image registration, edge detect, hough line detect,)
- 2021-01-23 15:35:48下载
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improve-EM
这是一个数字图像处理的程序，能够实现目标检测与跟踪，事项了EM算法、是对原有的算法改进。(This is a program of digital image processing, target detection and tracking can be achieved, the matter of the EM algorithm, the improved algorithm is the original.)
- 2021-04-25 17:18:46下载
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SVM
说明： 基于opencv的支持向量基（SVM）的代码，利用SVM解决2维空间向量的3级分类问题。(Opencv-based support vector machine (SVM) of the code, the use of SVM to solve 2-dimensional vector space of three classifications.)
- 2009-08-03 11:28:59下载
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lcd
说明： 适合初学者使用，简单的直接调用该函数即可。(Suitable for beginners to use, simply call the function directly.)
- 2021-03-03 09:39:33下载
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