matlab 矩阵数组应用之： 将图像通过矩阵表示，运用相位相关法或者投影法计算出两个图像矩阵之间的关联关系，最后将他们拼接成一个矩阵用于表示一张大图

二值化 VS2017编译通过，可直接运行 包括扫描二值化 灰度变换 分段线性变换 灰度分布均衡化 投影法 直方图显示 R直方图统计

投影法投影法*（投影法小角度比较好-10~10度）+傅里叶变换法（这个一般般 小角度还行）计算文档旋转角度并且还原，Untitled2+Untitled3是两个主函数，另外的两个fuliye和touyingfa是定义的函数，测试集是ceshi2.jpg，这个根据你来改的。

该程序是用MATLAB编写的字符切分程序，基于投影法，对于字体大小相同的篇幅，切割的精度还是蛮高的！

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

前言 今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。 使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线： 其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。 代码如下： from PIL import Image p = Image.open(1.png) # 注意位置顺序为左、上、右、下 cuts = [(20,20

改方法包含了两种水表图像的数字分割方法，可借鉴在车牌号识别过程中，主要有平均分割法和垂直投影分割法两种，同时将分割好的单个数字进行保存

本文本对应于我本人博客中的《高光谱学习---正交子空间投影法OSP(Orthogonal Subspace Projection)》一文，如果各位觉得有哪里不好的，或者哪里排版可以优化，先下载，修改后发给我。你也是作者之一。

本文实例为大家分享了opencv检测直线之投影法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 以下是我对投影法的一点认识和实验： 投影法就是数字图像在某个方向上进行像素累加。通过水平和垂直方向的投影，可以得到表格图像投影的几个特点： （1）表格区域的水平与竖直投影分布通常出现周期性的尖峰 （2）在文字投影的行与行之间或列与列之间常会出现明显的空白区 因此，求图像水平以及竖直投影，根据特点分别设以阈值就可以将横线以及竖直线所在位置确定。   第一步：求图像的水平投影、竖直投影   第二步：设定合理阈值，求取大于阈值的坐标（水平投影记录纵坐标，垂直投影记录横坐标）   第三步：根据记录纵坐标恢复水平线，根

光谱数据降维方法，连续投影法。