基于数字图像处理的答题卡识别方法 原发布者：TalentScout×大学2013-2014学年第二学期课程考核《图像处理》综合设计报告基于数字图像处理技术的答题卡识别方法学号姓名班级日期本人郑重声明：本人认真、独立。
基于数字图像处理的答题卡识别方法 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：TalentScout大学2013-2014学年第二学期课程考核《图像处理》综合设计报告基于数字图像处理技术的答题卡识别方法学号姓名班级日e799bee5baa6e4b893e5b19e31333433623764期本人郑重声明：本人认真、独立完成了查找资料、编写程序、撰写报告等考核任务。签字：日期：摘要背景：随着科技的发展，电子与计算机技术的进步，答题卡的出现大大减轻教学工作者们批改试卷的工作量。答题卡是光标阅读机输入信息的载体，是配套光标阅读机的各种信息录入表格的总称。答题卡将用户需要的信息转化为可选择的选项，供用户涂写。OMR是用光学扫描的方法来识别按一定格式印刷或书写的标记，并将其转换为计算机能接受的电信号的设备，并根据信息点的涂与未涂和格式文件设置将信息还原。因此，如何将答题卡填涂的黑色区域识别出来并使用计算机进行处理是极为关键的。本论文探索了有效识别答题卡的方法，以matlab为工具，基于数字图像处理技术对答题卡填涂区域进行了识别，并对识别的结果进行了处理，得到了结果。本论文利用Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜，对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和。
数字图像处理课程设计报告-车牌识别系统的设计 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：Q174788632数字图像处理—车牌识别学院：信息工程学院专业：信号与信息处理小组成员：学号：指导教师：2010年12月1车牌识别系统的设计1．摘要：汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素，包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置，从而定位车辆牌照，然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分，提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明，本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。关键词：车牌识别字符分隔二值化模块匹配字符识别2．设计目的：1、使学生在巩固理论课知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践。2、激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神，锻炼学生的动手能力。3、养成自己独立分析和解决问题的能力。3．设计原理车辆牌照在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高。
数字图像处理将来有什么用啊？（请该专业人事回答，谢谢） 可以这样说，选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标，天赋＋兴趣＋努力，你将拥有了开启未来最前沿，最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80％以上来自于视觉，但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀，同志们要努力！（1）数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让你安身立命一辈子，呵呵，我给你举点你熟悉一点的通俗的例子。在你目前就读的电信专业来说，考虑到发送端要传输的东西（视频流）容量实在是太大，而用于传输的通道（带宽）总是不够用，想要把要传输的东西在无损或不丢失太重要信息的情况下弄得更小一点（压缩编码），然后在接收端解码以恢复原来信号的原貌。那么就产生了数字图像处理的典型应用：【图像压缩和传输（或者叫着图像通信也可以）】（如：静态图像JPEG压缩标准；动态MPEG标准，电信上类似的标准是H.264，娱乐上的MP4也属于这方面），主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法（现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了，具体性能指标和适用的标准不同）；而你所熟知的生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用（包含。
研究生阶段，数字图像处理和模式识别，会开设哪些课程呢？难学吗？ 一般学校都是选课制的，也就是说课程分为学位基础课，专业基础课和公共基础课。学位基础课和专业基础课要求在多少学分以上，总学分在多少以上，修够学分就可以毕业。学位基础课包括随机过程，矩阵论或者矩阵代数，数值分析，硕士学位英语。专业基础课模式识别和数字图像处理两门课建议一定要选，其他的看导师要求和个人情况。公共基础课建议以应用数学为主。关于难学与否的问题我个人观点是看你愿意不愿意多学，基本上到了这个阶段从学的角度已经没有很多要求了，如果只是想毕业的话只需要在某一个问题上深入研究，多找一些资料和文献看一下，然后做出来毕业论文不成问题。比如你做个人脸识别，只需要深入研究一下神经网络的某种算法，然后看一看相关文献，选好题以后做出来实验结果就足以毕业了。但是如果想把整个理论体系研究透彻的话，那就需要很多的精力投入，学习的难度只能是看你想研究的深度和广度。所以说总体而言要毕业没有什么难度，只要下一些功夫做点学术工作就可以，但是要很深入的学习那会非常困难。当然这个情况也不仅适用于这一个专业，其他的工科专业也是如此。
计算机 图像处理与模式识别方向 如何学习？ 作为一名刚刚进入计算机图像处理与模式识别的研究生，将来想往计算机视觉和深度学习方向发展，应该怎样打…
数字图像处理实验
