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Image Processing and Image Pattern Recognition a Programming Tutorial

机译：图像处理和图像模式识别编程指南

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Image recognition is a major area of application of machine learning - evolving at a rapid pace with a number of programming platforms available to developers. While each platform has its own uniqueness, the methodology of image recognition consists of a sequence of image processing tasks, development of a classifier algorithm, training and testing followed by deployment. This tutorial will delve into the programming aspects of image processing including thresholding, contouring and template matching. In order to provide practical hands on programming this tutorial will closely look at three real life applications of image pattern recognition namely ALPR using Tesseract OCR and will touch upon using CNN for character detection. The tutorial will explain the algorithm, implementation of pseudocode through Python using two major platforms: OpenCV and Tensorflow.
机译：图像识别是机器学习应用的主要领域-迅速发展，为开发人员提供了许多编程平台。虽然每个平台都有其独特性，但是图像识别的方法包括一系列图像处理任务，分类器算法的开发，培训和测试以及部署。本教程将深入研究图像处理的编程方面，包括阈值处理，轮廓绘制和模板匹配。为了提供实用的编程帮助，本教程将仔细研究图像模式识别的三个实际应用，即使用Tesseract OCR的ALPR，并会涉及使用CNN进行字符检测。本教程将说明算法以及使用两个主要平台通过Python实现的伪代码：OpenCV和Tensorflow。

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