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matlab手写数字图像处理样本加函数加测试结果表

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代码说明：

  如题，matlab手写数字测试图像处理 样本（30+50个）加全代码加测试结果(Like title, matlab handwritten digital test image processing samples (30 + 50) plus full code plus test results)

文件列表：

第九章, 0 , 2019-07-17
第九章\DataFusionS.m, 737 , 2010-01-09
第九章\DiscriminantMethods.m, 7981 , 2010-02-08
第九章\DuckLakeSegmentation.m, 1114 , 2010-02-08
第九章\GM11.m, 431 , 2010-02-08
第九章\GreyAbsR.m, 370 , 2010-01-10
第九章\GreyRR.m, 233 , 2010-01-10
第九章\GreyUniR.m, 474 , 2010-01-10
第九章\StdPictureAndGenerateSVM.m, 1876 , 2010-01-17
第九章\SvmNumIdentify.m, 1167 , 2010-01-17
第九章\littleduck.jpg, 25237 , 2010-01-14
第九章\test.xls, 14336 , 2010-01-13
第九章\train.xls, 14848 , 2010-01-13
第九章\手写数字测试样本图片, 0 , 2019-07-13
第九章\手写数字测试样本图片\num0_1.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num0_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num0_3.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num1_1.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num1_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num1_3.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num2_1.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num2_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num2_3.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num3_1.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num3_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num3_3.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num4_1.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num4_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num4_3.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num5_1.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num5_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num5_3.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num6_1.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num6_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num6_3.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num7_1.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num7_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
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第九章\手写数字测试样本图片\num9_2.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字测试样本图片\num9_3.bmp, 7656 , 2009-04-27
第九章\手写数字训练样本图片, 0 , 2019-07-13
第九章\手写数字训练样本图片\num0_1.jpg, 1209 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num0_2.jpg, 1336 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num0_3.jpg, 1265 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num0_4.jpg, 1222 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num0_5.jpg, 1351 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num1_1.jpg, 931 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num1_2.jpg, 841 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num1_3.jpg, 1006 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num1_4.jpg, 921 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num1_5.jpg, 1035 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num2_1.jpg, 1361 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num2_2.jpg, 1376 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num2_3.jpg, 1432 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num2_4.jpg, 1348 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num2_5.jpg, 1189 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num3_1.jpg, 1333 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num3_2.jpg, 1400 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num3_3.jpg, 1345 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num3_4.jpg, 1218 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num3_5.jpg, 1303 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num4_1.jpg, 1236 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num4_2.jpg, 1343 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num4_3.jpg, 1425 , 2009-04-29
第九章\手写数字训练样本图片\num4_4.jpg, 1171 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num4_5.jpg, 1276 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num5_1.jpg, 1342 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num5_2.jpg, 1286 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num5_3.jpg, 1412 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num5_4.jpg, 1233 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num5_5.jpg, 1369 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num6_1.jpg, 1130 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num6_2.jpg, 1282 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num6_3.jpg, 1255 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num6_4.jpg, 1191 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num6_5.jpg, 1245 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num7_1.jpg, 1106 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num7_2.jpg, 1025 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num7_3.jpg, 1150 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num7_4.jpg, 1142 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num7_5.jpg, 1183 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num8_1.jpg, 1323 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num8_2.jpg, 1158 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num8_3.jpg, 1297 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num8_4.jpg, 1443 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num8_5.jpg, 1505 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num9_1.jpg, 1180 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num9_2.jpg, 1235 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num9_3.jpg, 1252 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num9_4.jpg, 1065 , 2009-04-28
第九章\手写数字训练样本图片\num9_5.jpg, 1288 , 2009-04-28

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  • fingertips
    利用OpenCV实现单幅图片对于手指的精确识别(Single image using OpenCV to achieve precise identification of the finger)
    2011-02-11 17:09:05下载
    积分：1
  • 第五次作业
    说明：  1.学习使用fft2,ifft2,fftshift,ifftshift函数。用fft2函数对”lena.bmp”做二维傅立叶变换，并显示其频谱，用fftshift函数将频谱坐标原点移动到图像中心。用ifft2函数做傅立叶反变换。（提示：显示频谱时，可以先对频谱取对数，这样可以压缩动态范围很大的频谱，获得更好的显示效果）(1. Learn to use fft2, ifft2, fftshift, ifftshift functions. With the FFT 2 function, the lena.bmp'The two-dimensional Fourier transform is performed and the spectrum is displayed. The origin of the spectrum coordinate is moved to the center of the image by using the FFT shift function. The inverse Fourier transform is done with ifft2 function. (Note: when displaying the spectrum, the logarithm of the spectrum can be taken first, so that the spectrum with a large dynamic range can be compressed to obtain better display effect.))
    2020-12-11 21:59:55下载
    积分：1
  • sift
    SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 该方法于 1999 年由 David Lowe 首先发表于计算机视觉国际会议（International Conference on Computer Vision，ICCV），2004 年再次经 David Lowe 整理完善后发表于 International journal of computer vision（IJCV） 。截止 2014 年 8 月，该论文单篇被引次数达 25000 余次。(来自百度)(SIFT, namely Scale-invariant feature transform (SIFT), is a description used in the field of image processing. This description has scale invariance and can detect key points in images. It is a local feature descriptor. This method was first published by David Lowe at the International Conference on Computer Vision (ICCV) in 1999 and published in the International Journal of Computer Vision (IJCV) in 2004 after it was sorted out and perfected by David Lowe again. As of August 2014, more than 25,000 citations have been cited. (From Baidu))
    2019-07-08 09:34:31下载
    积分：1
  • matlab
    matlab书上第六章数值运算的几个样例习题。。。。。(the descirbtion of the matlab)
    2019-05-15 19:54:04下载
    积分：1
  • Java 实现 二维码生成与解析 实例 附完整源码
    java语言开发 二维码的生成与解析
    2013-04-15下载
    积分：1
  • xiaoboquzao
    这是一个硬阈值、软阈值和自己改进阈值函数小波阈值去噪程序(This is a hard threshold, soft threshold and an improved wavelet threshold denoising threshold function)
    2016-02-25 11:31:20下载
    积分：1
  • 车牌识别
    利用MATLAB编程实现车牌号识别并显示，并对出入库时的车辆时间进行记录，计算车辆在停车场的时间(The license plate number is identified and displayed by MATLAB programming, and the vehicle time is recorded and the time of vehicle in the parking lot is calculated.)
    2018-03-10 10:30:27下载
    积分：1
  • 检测高光和消除高光代码
    说明：  准确检测图像中的高光区域，并对检测出的高光区域的高光进行去除(Detect highlights, remove highlights)
    2020-09-14 13:17:58下载
    积分：1
  • GMLRANSAC
    GML_RANSAC_Matlab_Toolbox_0[1].2--RANSAC算法及其各种改进算法，以及仿真结果分析－－只是分析(GML_RANSAC_Matlab_Toolbox_0 [1] .2 RANSAC algorithm and its improved algorithm, as well as analysis of simulation results- only analysis)
    2007-08-17 22:34:20下载
    积分：1
  • splines5
    样条函数用于图像放大；可放大任意倍数；五次样条函数的构造 (five splines function)
    2011-07-08 16:00:48下载
    积分：1
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