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plateloc
- 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
license_orientation
- 车牌定位---VC++源代码程序 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=|
CardRecognization
- 车牌识别系统 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。
reply_1_1007847
- 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
cardetection
- 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,…,63
detect_vc++_
- 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
chepaidingwei
- 一个很好的车牌定位 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
chap12
- 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
chepaidingwei
- 很好的车牌识别代码 。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
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- 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
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- 车牌定位 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 具体步骤 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。
canny_matlab
- canny边缘检测一共四个部分: 1.对原图像高斯平滑 2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的和竖的还有联合的,所以一共三个需要sobel边缘检测图像。 3.对联合的sobel检测图像进行非极大抑制 4.连接边缘点并进行滞后阈值处理。-canny edge detection total of four parts: 1. Gaussian smoothing the original image
CannyBoundTest
- 1.对原图像高斯平滑 2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的和竖的还有联合的,所以一共三个需要sobel边缘检测图像。 3.对联合的sobel检测图像进行非极大抑制 4.连接边缘点并进行滞后阈值处理。 -1. Gaussian smoothing the original image 2. Gaussian smoothed image was sobel edge detection. Here and there on request t
ImageProcessing
- 基于js的图像处理: 1. 亮度调节, 对比度调节 2. 灰度处理 3. 边缘检测-Js-based image processing: 1. brightness adjustment, contrast adjustment 2. gradation processing edge detection
Q
- 本文以室内、外不同空间的人数统计为背景,研究基于图像的人员计数技术,对某时段内进出摄像机视野中指定区域的人数,或指定区域内在景人数进行统计。主要研究内容有以下几点: (1)人员计数方案论证:本文分析对比了不同人员计数算法,研究分析了基于像素、 基于Hough变换的人员计数算法的优缺点。 (2)基于像素统计的人员计数系统实现:①分别采用近似中值背景模型和高斯混合背景模型提取前景图像;②采用基于HSV颜色空间变换的方法对前景中的阴影进行抑制;③用前景像素数除以人数得到一个人的像素平均值,
EDLinesTest
- EDLines是一种快速直线检测算子,2012年在ICCV上提出,也是目前处理直线检测最快的算法之一,该算法包含三个步骤:(1)边缘提取:利用Edge Drawing (ED)算法[28,29]从灰度图像中提取边缘片段;(2)线段检测:利用最小二乘法提取直线段;(3)线段确认:遵循Helmholtz定律,从已提取的直线段中摒弃虚假线段。EDLines算法的优越性得益于Edge Drawing (ED)算法能够从灰度图像中准确、快速、稳定地提取出光滑、完整的边缘片段。Edge Drawing (E
Simple-Image-Processing-System
- 1、能对图像文件(bmp、 jpg、 tiff、 gif等)进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作; 2、数字图像的统计信息功能:包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等; 3、数字图像的增强处理功能: (1)空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法(如局部平滑滤波法、中值滤波等)、锐化算法(如梯度锐化法、高通滤波等) (2)频域的各种增强方法:频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。 (3)色彩增强:伪彩色增强、真彩色增强等
ImgHOGFeature
- HOG特征计算,(1)将输入的彩图转换为灰度图; (2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化);目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪音的干扰; (3)计算梯度;主要是为了捕获轮廓信息,同时进一步弱化光照的干扰。 (4)将梯度投影到单元的梯度方向;目的是为局部图像区域提供一个编码, (5)将所有单元格在块上进行归一化;归一化能够更进一步对光照、阴影和边缘进行压缩,通常,每个单元格由多个不同的块共享,但它的归一化是基于不同块的
canny
- canny边缘检测的步骤: 1,生成高斯核,与图像做卷积 2,计算梯度图像 3,非极大值抑制 4,双阈值法和连接边缘(Canny edge detection steps: 1, Generate Gaussian kernel, convolution with the image 2, calculate the gradient image 3, non-maximal inhibition 4, double threshold method and connect th