文件名称:车牌定位
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- 上传时间:2009-04-26
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文件大小:733.14kb
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车牌定位使用说明
使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。
具体步骤
1.24位真彩色->256色灰度图。
2.预处理:中值滤波。
3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。
初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。
该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。
4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439;j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。
5.用自定义模板进行中值滤波
区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。
7.区域裁剪,截取车牌图像。
使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。
具体步骤
1.24位真彩色->256色灰度图。
2.预处理:中值滤波。
3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。
初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。
该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。
4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439;j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。
5.用自定义模板进行中值滤波
区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。
7.区域裁剪,截取车牌图像。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
压缩包 : 车牌定位.rar 列表 车牌定位/ChildFrm.cpp 车牌定位/ChildFrm.h 车牌定位/ColorTable.h 车牌定位/DIBAPI.CPP 车牌定位/DIBAPI.H 车牌定位/MainFrm.cpp 车牌定位/MainFrm.h 车牌定位/ReadMe.txt 车牌定位/Resource.h 车牌定位/StdAfx.cpp 车牌定位/StdAfx.h 车牌定位/TemplateTrans.cpp 车牌定位/TemplateTrans.h 车牌定位/TypeRec.aps 车牌定位/TypeRec.clw 车牌定位/TypeRec.cpp 车牌定位/TypeRec.dsp 车牌定位/TypeRec.dsw 车牌定位/TypeRec.h 车牌定位/TypeRec.ncb 车牌定位/TypeRec.opt 车牌定位/TypeRec.plg 车牌定位/TypeRec.rc 车牌定位/TypeRec.rc.bak 车牌定位/TypeRecDoc.cpp 车牌定位/TypeRecDoc.h 车牌定位/TypeRecView.cpp 车牌定位/TypeRecView.h 车牌定位/edgecontour.cpp 车牌定位/edgecontour.h 车牌定位/suanfa1.cpp 车牌定位/suanfa1.h 车牌定位/res/Toolbar.bmp 车牌定位/res/TypeRec.ico 车牌定位/res/TypeRec.rc2 车牌定位/res/TypeRecDoc.ico 车牌定位/res/Thumbs.db 车牌定位/res 车牌定位/pic/Img10_24.bmp 车牌定位/pic/Img1_24.bmp 车牌定位/pic/Thumbs.db 车牌定位/pic 车牌定位/Debug/TypeRec.exe 车牌定位/Debug 车牌定位
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