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vc++数字图像识别技术经典案例 光盘源码

第1章 数字图像与图像处理 1 1.1 数字图像相关概念 1 1.1.1 数字图像 1 1.1.2 图像处理 2 1.1.3  图像识别 2 1.1.4 图像理解 3 1.2 图像的获取、显示与表示 3 1.2.1 图像的获取 3 1.2.2 图像显示 4 1.2.3 图像表示 4 1.3 数字图像处理系统的基本组成结构 9 第2章 相关的图像处理技术 10 2.1  图像分割技术 10 2.1.1 阈值与图像分割 10 2.1.2 梯度与图像分割 11 2.1.3 边界提取与轮廓跟踪 11 2.1.4  Hough变换 12 2.1.5 区域增长 12 2.2 图像复原 12 2.2.1 数学模型 12 2.2.2 维纳滤波(Wiener Filtering) 13 2.3 图像的纹理分析技术 13 2.3.1 空间灰度层共现矩阵 14 2.3.2  纹理能量测量 16 2.3.3 纹理的结构分析方法和纹理梯度 18 2.3.4 纹理识别示例——云类自动识别 19 2.4 图像的形态学处理技术 20 2.4.1 基本概念 21 2.4.2 开运算和闭运算 22 2.4.3 击中、击不中、变换 (HMT-Hit Miss Transform) 23 2.4.4 边界和骨架(Boundary and Skeleton) 23 第 3章 指纹识别系统(上) 24 3.1 指纹识别的历史 24 3.2 指纹识别研究的现状 24 3.3 指纹识别系统的构成  25 3.3.1 指纹的录入 26 3.3.2 指纹图像增强 28 3.3.3 指纹识别的基本原理 29 3.3.4  系统问题 30 3.3.5 系统性能评估 31 3.3.6 一套指纹识别算法库的构成 32 3.4 指纹的粗分类与匹配 89 3.5  基于Matlab的指纹识别系统 92 3.5.1 主界面程序 93 3.5.2 指纹中心计算程序 115 3.5.3 计算有效区域 117 3.5.4 二维Gabor变换 118 3.5.5 归一化扇区 119 3.5.6 读取图像 120 3.5.7  旋转角度计算 121 第4章 指纹识别系统(下) 123 4.1 指纹图像的预处理 123 4.1.1 预处理概述  123 4.1.2 指纹质量评估 124 4.1.3 指纹图像分割 129 4.1.4 指纹图像增强 134 4.1.5  指纹图像二值化 135 4.1.6 指纹图像细化 136 4.1.7 相关预处理算法代码 139 4.2 指纹特征提取  177 4.2.1 指纹特征的表述 177 4.2.2 局部细节特征提取 180 4.2.3 特征提取算法代码 186 4.3  基于点模式的细节匹配 194 4.4 指纹识别的实际应用案例 204 4.4.1 指纹门禁系统 204 4.4.2 指纹考勤系统 205 4.5 指纹处理算法库测试程序 206 4.6 本章小结 218 第5章 数字水印技术 219 5.1  基本概念 219 5.1.1 水印技术的基本要求 219 5.1.2 数字水印算法基本思路 219 5.1.3 一些关键问题 220 5.2 水印应用现状分析 220 5.2.1 现有水印算法不适应版权保护 220 5.2.2 盲检测算法 222 5.2.3  盲检测算法的公证 222 5.2.4 数字水印系统的一般组成 223 5.3 基于DCT域的数字水印方案 223 5.3.1  离散余弦变换 223 5.3.2 Torus自同构映射 224 5.3.3 人眼视觉频率响应及DCT变换系数的选取 224 5.3.4  水印算法 226 5.4 基于扩频通信的水印算法 228 5.4.1 扩频通信原理 228 5.4.2 扩频通信在数字水印中的利用 229 5.4.3 加载强度的讨论 233 5.4.4 水印加载算法的实现 237 5.5 一个基于DCT域的实例  240 5.5.1 一些算法代码 240 5.5.2 加载水印 271 5.5.3 提取水印 275 5.5.4 水印算法评价 281 5.6 本章小结 294 第6章 条形码技术 295 6.1 常用的条码编码规则 295 6.1.1  条码的一般组成 295 6.1.2 条码的种类 296 6.1.3 EAN-13码的构造 296 6.2 一个简单的条形码打印系统 298 6.3 一维条形码的识别 312 6.3.1 硬件识别系统 312 6.3.2 预处理过程 312 6.3.3  译码过程 314 6.4 一维条形码识别系统实例 315 6.4.1 DIB.H位图存取头文件 316 6.4.2  DIB.CPP位图存取源程序 317 6.4.3 BARRECOG.H条码识别头文件 322 6.4.4 BARRECOG.CPP条码识别源程序 323 6.5 二维条形码介绍 337 6.5.1 PDF417符号的结构 338 6.5.2 簇及符号字符定义 338 6.5.3 层编码 339 6.5.4 模式结构 339 6.5.5 起始符和终止符 340 6.5.6  空白区 340 6.5.7 错误监测与纠正 340 6.6 二维条形码打印程序 340 6.6.1 PDF417LIB.H二维条形码库头文件 340 6.6.2 PDF417LIBIMP.H数据定义 342 6.6.3 PDF417LIB.C函数实现文件  353 6.6.4 PDF417.C主程序 377 6.7 本章小结 378 第7章 手势识别系统 379 7.1  立体测量 379 7.1.1 立体匹配法 379 7.1.2 立体视觉的原理 379 7.1.3 用立体视觉进行距离测量  381 7.2 用一台摄像头进行距离测量 382 7.2.1 摄像头正对前方 382 7.2.2 摄像头倾斜 383 7.2.3  一台摄像头测量距离 385 7.3 假想演奏系统的构成 387 7.3.1 系统概述 387 7.3.2 肤色提取 388 7.3.3  右手位置检测 390 7.3.4 摄像机的距离测量 391 7.3.5 音阶范围与音量范围 391 7.3.6 声音的表现方法 392 7.3.7 系统整体构成 393 7.4 程序代码 393 7.5 本章小结 432 第8章 印鉴鉴定系统 433 8.1 伪印鉴的制作及人工防伪技术 433 8.1.1 常用伪造印鉴的方法及其特征 433 8.1.2 真假印鉴印文的检验 435 8.2 印鉴图像的分离 435 8.2.1 封闭凸多边形图像提取的算法提出 436 8.2.2 封闭凸多边形图像的提取方法——种子扩散浮置实体算法 436 8.3 基于矩不变量的印鉴识别 439 8.4 基于Fourier描述符的印鉴识别方法 441 8.4.1 提取字符包络线 441 8.4.2 字符包络线的Fourier描述 442 8.5 基于边缘和模板匹配的印鉴识别 443 8.6 部分算法代码 446 8.6.1 背景去除(利用颜色) 446 8.6.2 基于矩不变量的代码 450 8.7 本章小结 455 第9章 光学字符识别技术(上) 456 9.1 概述 456 9.1.1 文字识别系统的构成 456 9.1.2 文字识别技术 457 9.1.3 印刷体汉字识别 459 9.1.4 存在的问题 461 9.2  预处理技术 461 9.2.1 二值化 462 9.2.2 版面分析 463 9.2.3 倾斜度校正 464 9.2.4  版面切分 467 9.2.5 行、字分割 467 9.2.6 细化和规范化 469 9.2.7 预处理算法源代码示例 470 9.3  特征提取 537 9.3.1 概述 538 9.3.2 边缘跟踪 538 9.3.3 笔画的分类 540 9.3.4 笔画识别前的噪声处理 541 9.3.5 笔画方向码合并处理及笔画识别 542 9.3.6 笔画间特征量的定义及识别 543 9.3.7  整字匹配的距离准则 544 9.3.8 一些统计特征 545 第10章 光学字符识别技术(下) 549 10.1 分类与识别 549 10.1.1 判别器的选择 549 10.1.2 决策树的基本概念 550 10.1.3 决策树设计 552 10.1.4  节点分类器设计 555 10.1.5 多方案组合识别器 558 10.1.6 代码示例 560 10.2 后处理 623 10.3  OCR程序示例 639 10.4 本章小结 640 ...展开详情收缩
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评论 共86条

qq2303 csdn资源真的很丰富,帮我找到好多我想要的资源。很好,感觉楼主分享
2016-11-16
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xinxinsky 感谢分享,但源码是LINUX下运行的,是C代码,并不是VC++代码。。。。
2016-09-28
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xiaochufeige 不错,还是挺全的,只是部分代码编译不通过
2016-05-27
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数字图像识别技术经典案例

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vc++数字图像识别技术经典案例

是一个很实用的。。里面有很多经典案例。。包括指纹识别 条码识别 条码生成器等等

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图像中的数字识别源程序

包括详细讲解与源代码,目的是将一幅图像中的数字识别出来,图像中数字有一定的倾斜角度,且各个部分光照不均,数字大体分布位置相同。作者根据图像的这些性质,对图像进行分析,写出了识别数字的一个算法,该算法先对图像进行尺度变换,将倾斜的图像正立,同时提取图像中的数字部分,再对数字进行特征的提取,最后确定所识别的是哪一个具体数字。在识别过程中,由于数字的特征不同,识别难度也不同,因此识别时有顺序区别,遵循先识别较难识别的数字,再识别简单的,并不是严格按照从0到9的顺序。对于题目材料中所给的6幅图像能进行准确的识别,作者再将材料中的某些图像稍加改动后,仍能识别,识别效果较好。

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LabwindowsCVI 虚拟仪器测试技术及工程应用光盘源码,全部文件。

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ImageComparerUI——基于Java语言实现的相似图像识别,基于直方图比较算法。 import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Color; import java.awt.Dimension; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Image; import java.awt.MediaTracker; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JComponent; import javax.swing.JFileChooser; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; public class ImageComparerUI extends JComponent implements ActionListener { /** * */ private static final long serialVersionUID = 1L; private JButton browseBtn; private JButton histogramBtn; private JButton compareBtn; private Dimension mySize; // image operator private MediaTracker tracker; private BufferedImage sourceImage; private BufferedImage candidateImage; private double simility; // command constants public final static String BROWSE_CMD = "Browse..."; public final static String HISTOGRAM_CMD = "Histogram Bins"; public final static String COMPARE_CMD = "Compare Result"; public ImageComparerUI() { JPanel btnPanel = new JPanel(); btnPanel.setLayout(new FlowLayout(FlowLayout.LEFT)); browseBtn = new JButton("Browse..."); histogramBtn = new JButton("Histogram Bins"); compareBtn = new JButton("Compare Result"); // buttons btnPanel.add(browseBtn); btnPanel.add(histogramBtn); btnPanel.add(compareBtn); // setup listener... browseBtn.addActionListener(this); histogramBtn.addActionListener(this); compareBtn.addActionListener(this); mySize = new Dimension(620, 500); JFrame demoUI = new JFrame("Similiar Image Finder"); demoUI.getContentPane().setLayout(new BorderLayout()); demoUI.getContentPane().add(this, BorderLayout.CENTER); demoUI.getContentPane().add(btnPanel, BorderLayout.SOUTH); demoUI.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); demoUI.pack(); demoUI.setVisible(true); } public void paint(Graphics g) { Graphics2D g2 = (Graphics2D) g; if(sourceImage != null) { Image scaledImage = sourceImage.getScaledInstance(300, 300, Image.SCALE_FAST); g2.drawImage(scaledImage, 0, 0, 300, 300, null); } if(candidateImage != null) { Image scaledImage = candidateImage.getScaledInstance(300, 330, Image.SCALE_FAST); g2.drawImage(scaledImage, 310, 0, 300, 300, null); } // display compare result info here Font myFont = new Font("Serif", Font.BOLD, 16); g2.setFont(myFont); g2.setPaint(Color.RED); g2.drawString("The degree of similarity : " + simility, 50, 350); } public void actionPerformed(ActionEvent e) { if(BROWSE_CMD.equals(e.getActionCommand())) { JFileChooser chooser = new JFileChooser(); chooser.showOpenDialog(null); File f = chooser.getSelectedFile(); BufferedImage bImage = null; if(f == null) return; try { bImage = ImageIO.read(f); } catch (IOException e1) { e1.printStackTrace(); } tracker = new MediaTracker(this); tracker.addImage(bImage, 1); // blocked 10 seconds to load the image data try { if (!tracker.waitForID(1, 10000)) { System.out.println("Load error."); System.exit(1); }// end if } catch (InterruptedException ine) { ine.printStackTrace(); System.exit(1); } // end catch if(sourceImage == null) { sourceImage = bImage; }else if(candidateImage == null) { candidateImage = bImage; } else { sourceImage = null; candidateImage = null; }

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