说明：车辆识别的代码，背景差分法是对图像进行处理的最直接、最简单的一种方法，也是使用最广 泛的一种方法。其前提是图像的背景保持固定不变，基本思想是让采集到的图像 序列中每一帧都与不含运动物体的静止参考帧做差分运算，突出目标图像，即将 两幅图像做相减运算，具体可表达为

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说明：霍夫变换检测圆---主要用于图像处理。它是个很有用的方法，虽然用的时间比较长，但是检测效果还是很不错的。夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。...

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说明：可靠的视觉显著性估计允许图像无适当处理先验知识的他们的内容，，因此仍然是重要的一步，在很多计算机 vi中港合资的任务包括图像分割、 目标识别、 和自适应压缩。我们提出了一种区域对比基于的显著性提取算法，其中同时l评估全球对比差异和空间相干性。所提出的算法很简单， 高效、 和收益率 全分辨率显...

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说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，一种流形学习算法（很好用），仿真图是速度、距离、幅度三维图像，最小均方误差（MMSE）的算法，在matlab环境中自动识别连通区域的大小。

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说明：霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。内含霍夫变换代码，需要注意的是需要将输入图像路径修改一下，生成经过二值化处理之后得到的直线特征图。

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说明：聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法 ,已广泛应用于数据挖掘 、图像处理、计算机视觉 、生物信息和文本分析中。聚类算法就是将一组分布未知的数据进行分类, 其目的是寻找隐藏在数据中的结构, 并按照某种相似程度的度量, 尽可能地使具有相同性质的数据归于同一类 作为经典k-means算法的一个变种，具...

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说明：usestereo 摄像机的识别与定位方法是证明的 byrecognizing 停止标志和车辆的速度。这一项目自主车使用视觉算法可以知道一个停止标志，它需要刹车的快乐。在这个项目中我们演示如何一个摄像头可以用来衡量大小和距离为移动的车辆、 停车标志检测算法和一些使用立体图像的好处。算法： 2。将单独...

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说明：车牌自动识别（ALPI）有许多应用在交通系统（高速公路电子收费收集，闯红灯违规执法，边境和海关检查站等）。本文介绍了自动车牌提取与字符分割为印度的车辆。在印度，号牌模式不严格遵守。在板字符是在不同的印度语言，以及英文。由于变化的车牌号码，车辆号牌提取和字符分割的表示是困难的。我们工作包含英文字符板。...

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说明：实现了对10个数字音的识别程序MIT人工智能实验室的目标识别的源码,可实现对二维数据的聚类，算法优化非常好，几乎没有循环，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，是路径规划的实用方法。

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说明：实现了对10个数字音的识别程序sar图像去噪的几种新的方法，Pisarenko谐波分解算法,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，遗传算法无功优化，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。

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