2015江苏省信息与未来小学生夏令营选拔试题.pdf
2015江苏省信息与未来小学生夏令营选拔试题,只有题目,没有答案哦
win10 X64和VS2017的环境下编译的Tesseract4.0库文件,配置方法请参考http://livezingy.com/compilation-tesseract4-in-vs2017-win10/
在开源的车牌识别系统EasyPR中,用SVM(支持向量机)模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征,本代码将EasyPR的svm_train.cpp独立出来,包含SIFT和SURF结合BOW作为SVM输入,以及LBP和HOG特征作为SVM的输入。
bagofwords_classification是opencv_contrib中用bags of words对图像进行分类的一个范例,其测试数据是PASCAL VOC。PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一套标准化的优秀数据集,该数据集是验证各种精妙算法性能的标准评估系统。在配置好opencv和opencv_contrib,准备好VOC测试数据的前提下,该工程可以直接编译,访问livezingy.com可以获取更多详细信息。
在开源的车牌识别系统EasyPR中,用SVM(支持向量机)模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征,本代码将EasyPR的svm_train.cpp独立出来,并添加了HOG特征用来作为SVM的输入。
1 该代码改编至opencv3.1的例程,可以实现根据SURF/SIFT特征点进行图像匹配,原例程路径为:opencv_contrib\modules\xfeatures2d\samples\surf_matcher.cpp。 2. 代码运行环境:VS2013,opencv3.1,且需要单独编译与该版本匹配的opencv_contrib。编译方法请参考http://livezingy.com/compile-opencv-and-opencv_contrib/
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