这篇文档对于分水岭算法进行了详细的剖析，内附有代码和代码解释，希望对大家有帮助

matlab白化代码神经相量：神经网络和图像分割工具箱 该存储库包含一些代码，这些代码是我在认知科学研究所博士学位论文中编写的。 以下是此工具箱中实现的某些功能的简短列表： 稀疏自动编码器，可从自然图像中无监督地学习特征。 堆叠几个自动编码器层以创建一个深层网络。 彩色图像的ZCA白化代码。 用于图像分割的仓本振荡器的神经网络。 在机器学习框架Torch中实现的复值自动编码器。 使用不同类型的连贯性和因果关系度量从EEG数据中提取功能性大脑连接性的代码。 使用扩散张量成像（DTI）数据的概率纤维跟踪。 用于在Sun Grid Engine上进行参数探索的GUI。 皮质连接系统中Jansen-Rit神经质量模型的动态神经网络仿真。 运行代码的说明： 编辑“ matlab / include / dataPaths.m”中的路径以匹配您的系统设置。 在Matlab中，运行以下脚本以将所有相关路径添加到环境中：'''addScriptPaths（）; ''' 参数子文件夹中有几个脚本可用于开始计算。 使用此存储库中的代码制作的出版物的列表： Finger，H.，Gast，R.，Gerloff

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K均值图像分割Matlab仿真实验报告，有代码在后哦！

在财务领域，纸质报表向电子报表的转换需要大量的人工和时间成本。本文探究了纸质财务报表的自动识别过程，通过预处理、表头和表格区域的分割提取、单元格分割、字符提取与识别、表格还原等过程实现报表图片的转换，在实现报表信息便捷存储和查询的同时，也克服了人工录入的低效率、高成本等缺点。实验结果表明，该算法能有效实现图像的倾斜校正，且无需设置提示框限定拍摄范围；能有效分割表格格式的字符，其准确率为99.3%，无需手动框选待识别字符；字符识别准确率为93.7%，其中数字识别的准确率为97.8%，总体字符识别准确率相较Tesseract提升了8.1%。

该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码等等。

主要介绍了OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧