图象的检测，模板匹配算法代码。使用C++编写

【车牌识别】基于模板匹配算法实现新能源车牌识别matlab源码

关于细节点匹配的一整套指纹识别源码，采用C++编写。

matlab中车牌识别代码 ----MATLAB 这是一个在MATLAB上实现车牌识别的程序，识别算法有两种，分别为神经网络和模板匹配 1、文件夹“charSamples”为神经网络训练的样本图片 2、文件夹“样本库”为模板匹配方法的模板 3、在神经网络训练中，我将文件夹“charSamples”中的样本图片都转 换成适合神经网络输入的列向量存到Excel表格中（为文件夹“代码 ”中的pattern3.xlsx） 4、文件夹“代码”中的 cpsb_ModelMatch.m为模板匹配方法代码 cpsb_NeuralNetwork.m为神经网络方法代码 myNeuralNetworkFunction.m为神经网络训练代码 WriteModel2Excel.m为将样本图片写入Excel文件的代码 label_generate.m为生成神经网络输出数据的代码 shuzizifu3.mat保存训练好的神经网络

详细软件介绍可以看我的这篇博客。https://blog.csdn.net/uiopmn1/article/details/116137845?spm=1001.2014.3001.5502

如何注释matlab代码 一、首先看看破解的效果图 二、滑块验证码的破解 滑块验证码的破解的难点主要有两个：计算出滑块到缺口的距离和模拟人拖动滑块的轨迹。 如何计算出滑块到缺口的距离？从网上的资料来看，主要有两种方式：自己使用Pillow库实现算法， 使用OpenCV库提供的现成方法。本文就使用后者，简单而又强大、成功率高。 本文主要参考， 但是由于它的注释太少，也未给出完整代码。所以，决定写这篇教程。 三、什么是OpenCV？什么是OpenCV-python？ OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库， 提供了很多处理图片、视频的方法。虽然是C/C++开发的，但是提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。 OpenCV-python库就是使用pthon操作OpenCV一个库。 四、为什么要用OpenCV-python库？ 说白了，就是OpenCV库提供了一个方法（matchTemplate()）：从一张较大的图片中搜索一张较小图片， 计算出这张大图上各个区域和小图相似度。调用这个方法后返回一个

基于FCM聚类和模板匹配的视频马赛克检测方法，梁志敏，李文生，马赛克是数字电视节目中常见的一种视频缺陷现象，会造成视频质量的下降，因此在视频序列中有效地定位并修复马赛克块变得越来越重

这个课题为基于matlab的车牌识别系统。车牌识别是属于一个非常大众和经典的课题。每年都有非常多人做。所以如果做这个课题的话，必须要植入一些新鲜的元素。比如说语音播报，库外识别，雾霾天气、夜间等识别。也可以做成汽车车库管理系统。不然的话很不容易通过。

实现了基于opencv的手部运动跟踪，利用了模板匹配的方法，首先载入模板，将其灰度化（加快匹配速度），然后从摄像头或者电脑硬盘中读取视频，将视频的每一帧二值化后与模板进行匹配，最后用长方形画出匹配区域，并用圆形标明中心

车牌识别模板匹配用到的字符模板库，有75个模板图片，大多为jpg，少部分是bmp，还是有一些不完善，