本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Roberts算子进行边缘检测的步骤
该课题为基于MATLAB的水果分级系统。适用圆形水果,如苹果,橘子,柚子,柿子等,统计水果图片的面积,圆形度和色泽等多参数进行评价。该设计带一个GUI界面,通过设置直径和色泽,测试水果的这些参数,从而
本文围绕基于matlab的水果识别系统展开,详细介绍了该系统的开发设计过程,并分享了实际运用该系统进行水果识别的案例。涵盖了软件架构、算法原理、界面设计等方面的内容,旨在为开发者提供参考和指导。
1.通过双目视觉采集水果图像。2,提取水果的颜色特征,纹理特征,灰度特征等。3利用卷积神经网络对特征进行分类识别。识别率94%。可以用于生产实践。
本文旨在研究基于人工智能的水果图像识别与分割算法。通过使用深度学习和图像处理技术,本文提出了一种可自动识别和分割水果图像的算法。该算法能够准确地识别不同种类的水果,并将其从背景中分割出来。为探索算法的
基于php的水果外卖系统,应用smarty模版
包含两个Matlab的GUI程序,分别用来判定水果的类型以及水果的成熟度判定
BP神经网络的一个实例,是基于vc++的,解压编译即可。
基于MATLAB的字符识别研究,设计很多算法和代码
基于matlab的车牌识别程序,可以正常运行,车牌识别率很高,可以识别倾斜车牌,夜间车牌识别也可以完成,蓝色车身的车牌照片也可识别。
