И.М.Журавель "Краткий курс теории обработки изображений" Распознавание номерных знаков автомобилей Рассмотрим некоторые вопросы, которые могут возникнуть при решении задачи распознавания номерных знаков автомобилей. Для этого сформируем исходное изображение и считаем его в рабочее пространство MATLAB. Для упрощения дальнейших расчетов и...
谢谢你的视频，我被迷住了 : )
但这并不完全是我们所需要的，但它对普通教育是有好处的。我们需要认识（记住，无论如何）2个图形模式，并比较它们的相似性。这是要开始的第一个任务。 我不确定我们是否需要为此训练一个神经网络。
很明显，你不太了解OpenCV是什么。它是一个快速矩阵/向量运算库，在多个计算机内核或许多显卡内核上运行。
模式识别是一个诸如机器学习的领域。深度、卷积和其他特设的神经网络可用于此目的。
在训练 中使用OpenCV神经网络 使性能得到显著提升。这就是全部。
所以你提出的问题=本末倒置。
首先，找出你将如何定义 "图案"（位图图像、数字矢量或其他东西）。
学习，学习，再学习。
祝好运
你显然没有完全理解OpenCV是什么。它是一个快速矩阵/向量运算库，在多个计算机内核或许多显卡内核上运行。
模式识别是一个诸如机器学习的领域。深度、卷积和其他特设的神经网络可用于此目的。
在训练中使用OpenCV神经网络使性能得到显著提升。这就是全部。
所以你提出的问题=本末倒置。
首先，找出你将如何定义 "图案"（位图图像、数字矢量或其他东西）。
学习，学习，再学习。
祝好运
谢谢你的困惑性评论 :)
我对现阶段检测的准确性很感兴趣，这东西甚至能做到什么程度，不需要深究......例如，它是否能够比我通过相关性更准确地识别和比较模式。我其实并不关心它是位图还是矢量。我知道它已经带有训练好的图层，你不需要在那里训练任何东西，它只会给你一个完成的结果......但你也可以为你自己的目的训练它，这更复杂。
伊尔，你能建议一些其他比较两条曲线的方法，更准确的方法吗？ 我不想得到一个神经网络，它能给我一些 "是的，我已经确定这是一个图，这是一个真正的图，我很好......但我不能保证准确性"。
或者说，这种方法的应用将受到神经网络的 密集训练、其配置的选择、训练样本的选择等的限制......我真的不想在未来50年的生活中做这些事情。
谢谢你的隐晦评论 :)
我对现阶段的准确性很感兴趣，这东西到底能做什么，不需要太多细节......。例如，它是否能够比我通过相关性更准确地识别和比较模式。我其实并不关心它是位图还是矢量。我知道它已经带有训练好的图层，你不需要在那里训练任何东西，它只会给你一个完成的结果......但你也可以为你自己的目的训练它，这更复杂。
伊尔，你能建议一些其他比较两条曲线的方法，更准确的方法吗？ 我不想得到一个神经网络，它能给我一些 "是的，我已经确定这是一个图，这是一个真正的图，我很好......但我不能保证准确性"。
或者说，这种方法的使用将受到神经网络的密集训练、其配置的选择、训练样本的选择等的限制......我不想在我生命中的未来50年里做这些事。
下面是一个在Matlab上进行车牌识别的例子
http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/61.php
以及其他关于这个问题的文章
http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/
http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/58.php
我想教大家看艾略特波的 系统。
谷歌已经教会了智能手机识别语音，我想我们也可以教会它们看到波浪。
我也创建了一个类似的主题。
我想教大家看艾略特波的系统。
谷歌教会了智能手机识别语音，在我看来，似乎也可以教会电波看它们。
可以在没有图书馆和没有NS的情况下进行。该指示器可立即识别和编号多达9999个图案。你可以做得更多，但没有必要做那么多。
可以在没有图书馆和没有NS的情况下进行。该指示器可立即识别和编号多达9999个图案。更多是可能的，但没有必要这么多。
与趋向于无穷大的各种阵型变化相比，9999不算什么。你不仅需要识别一个模式，而且要识别任何用户提供的模式，任何一块图表都要有很高的准确性
我不认为价格会以如此精确的方式重复其模型，所以我不屑于如此高的精度。当然，谁喜欢你想要的东西，谁理解你想要的东西。