在Matlab R2013a 和R2014a中已经实现MSER特征的提取. 一.函数detectMSERFeatures 输入的是M*N的灰度图片.可以指定阈值刻度,区域范围,感兴趣区域等参数. 输出的是MSERRegions class,即框住区域的椭圆由椭圆中心的坐标,椭圆的长短轴,椭圆的方向(有长轴与x方向形成的角),即区域内所有像素的坐标. Detect MSER features and return MSERRegions object Syntax · regions = dete…

一.自然场景文本定位综述   场景图像中文本占据的范围一般都较小,图像中存在着大范围的非文本区域.因此,场景图像文本定位作为一个独立步骤越来越受到重视.这包括从最先的CD和杂志封面文本定位到智能交通系统中的车牌定位.视频中的字幕提取,再到限制条件少,复杂背景下的场景文本定位.与此同时文本定位算法的鲁棒性越来越高,适用的范围也越来越广泛.文本定位的方式一般可以分为三种,基于连通域的.基于学习的和两者结合的方式.基于连通域的流程一般是首先提取候选文本区域,然后采用先验信息滤除部分非文本区域,最后根据…

上一篇主要介绍了车牌识别的整体框架和流程,车牌识别主要划分为了两个过程:即车牌检测和字符识别,而车牌识别的核心环节就是这一节主要介绍的车牌定位,即 Plate Locate.车牌定位主要是将图片中有可能是车牌的区域定位出来,方便后面进一步的处理.测试代码如下: int test_plate_locate() { cout << "test_plate_locate" << endl; const string file = "resources/ima…

区域检测算法-MSERs:最大稳定极值区域 参考书籍——<图像局部不变性特征与描述>王永明.王贵锦著 MSER最大极值稳定区域的提取步骤:1.像素点排序   2.极值区域生成   3.稳定区域判定   4.区域拟合   5.区域归一化 MSER算法介绍:参看博客——http://www.cnblogs.com/frischzenger/p/3334569.html 问题综合: 1.<图像局部不变性特征与描述>P103,分水岭算法的思想是怎么样的? 答:1)分水岭算法步骤和openc…

最稳定极值区域介绍 如把灰度图看成高低起伏的地形图,其中灰度值看成海平面高度的话,MSER的作用就是在灰度图中找到符合条件的坑洼.条件为坑的最小高度,坑的大小,坑的倾斜程度,坑中如果已有小坑时大坑与小坑的变化率. 上图展示了几种不同的坑洼,根据最小高度,大小,倾斜程度这些条件的不同,选择的坑也就不同. 上图展示了最后一个条件,大坑套小坑的情况.根据条件的不同,选择也不同. 以上便是对坑的举例,MSER主要流程就三部分组成: 1.预处理数据 2.遍历灰度图 3.判断一个区域(坑洼)是否满足条件 简…

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行…

1.      roots函数 针对多项式求零点(详见MATLAB多项式及多项式拟合) 2.      fzero函数 返回一元函数在某个区间内的的零点. x0 = fzero(@(x)x.^2-3*x-4,[1,5]); 只能求区间里面的一个零点,并且要求在给定区间端点函数值异号,所以使用之前应该先作图,得出单个零点分布的区间,然后使用该函数求零点.若有多个零点,则需多次使用该函数. 如需求上例中的全部零点,先作图 fplot(@(x)x.^2-3*x-4,[-10,10]); 得知两个零点的…

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中…

4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出.遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择.交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值. 网络结构:2-5-1 训练数据:3900,测试数据:100 4.3 编程实现 %% 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 %% 清空环境变量 c…

http://blog.csdn.net/zizi7/article/details/50379973 http://www.cnblogs.com/dawnminghuang/p/3779552.html http://www.cnblogs.com/frischzenger/p/3334569.html…