搜索资源列表
platerec
- 能够实现车牌字符的分割，针对二值化车牌图像进行处理，算法很简单-License plate characters to achieve the segmentation of license plate for binary image processing, algorithm is simple
HOUGH_Car
- 提出了一种先分段，再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法，同时提出目标增强的预处理方法．大量实验表明，该算法较好地解决了以上问题，适用于各种质量的车牌图像，分割的准确率较高．-Presents a first section, then use the level Hough transform fitting straight line segmentation method and prior knowledge constraints on vertic
ERZHI
- 识别车牌图像，二值化 还有很多算法的实现，阈值的分割，中值滤波，OTSU算法，定位用的是遍历匹配算法-ER ZHI HUA TU XIANG YONG YU CHE PAI SHI BIE,THE SITUITION IS VC++ 6.0,YOU CAN DOWNLOAD IT FIRST,MAY BE IT IS USEFUL FOR YOU.
chepai
- 车牌自动识别系统(ANPR)源代码,这个项目涉及了人工智能、机器视觉和神经网络等领域，实现一个车牌自动识别系统(ANPR)。它包括了一系列的数学算法原理，以保证数字车牌的检测与提取、字母分割、归一化和识别。 -Automatic License Plate Recognition System (ANPR) source code, this project involves the artificial intelligence, machine vision and neural netwo
car
- 汽车车牌的图像识别。 根据车牌凸角轮廓特征，采用MPP算法进行车牌倾斜校正；采用彩色图像分割方法，最大限度的去除图像噪声干扰；设计了基于神经网络的多种彩色背景车牌字符识别方法，取得了良好的效果。-Image recognition of vehicle license plates. According to plate convex contour feature, the use of MPP plate tilt correction algorithm using color imag
otsu1
- 本次算法是OTSU算法的一个应用，本段程序用于车牌区域分割，代码属于自己原创，希望与大家共勉-OTSU is used for coordiante for the area of the car plate
ww
- 车辆牌照识别(LPR)系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理 自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以 及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多 幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别-As a speclal computer vision system，the License Plate Re
Normal
- 一个图像归1化的算法，主要用在车牌识别字符分割后的字符归1化 ，效果很好。 -a code about NormalizeSize, you can use it after your plate segmentation .
DS18B20
- 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章－第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章－第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章－第12章，是两个综合性较强的实例，分别足Visual
msega
- matlab图像分割识别算法。。读入车牌可识别出车牌号码并输出。 -matlab image segmentation recognition algorithm. . Read into the license plate to identify the license plate number and output.
test
- 一个简单的用于分割图像中车牌区域的算法，运行时只需要把要识别的图像命名为pic1，pic2……即可-The algorithm runtime just need to identify the image for a simple split image plate region named pic1, pic2 ...... can
License-plate-character-segmentation
- 车牌字符分割与数字识别算法研究，基于图像垂直投影和固定分割方法的车牌字符分割研究-License plate character segmentation and digital identification algorithm, based on vertical projection of the image and fixed segmentation method of license plate character segmentation research
Programs
- 完整的图像处理程序，完成基本的图像处理功能，如，各种二值化算法的实现，图像边缘检测，图像分割，降噪等。其中有车牌识别实例。-Complete image processing program, the completion of the basic image processing functions, such as, a variety of value of implementations of the algorithm, image edge detection, image segm
main
- 主要用于车牌识别系统中的字符分割程序，算法自编的-Main character segmentation procedure for license plate recognition system, the algorithm self
test
- 车牌号码的处理与识别程序，分割阶段采用投影法，识别阶段用模板匹配算法，效果不错！-License plate numbers of processing and identification procedures, split phase using projection method, the recognition phase with the template matching algorithm, good results!
car-plate-location
- 采用聚类算法,图像分割，边缘提取，实现车牌定位-License plate location using clustering algorithm
Visual-C-MATLAB-image-processing
- 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
MATLABzifushibei
- 基于MATLAB的车牌识别的设计算法，实现的有车牌定位，车牌字符分割和识别等算法。- In this thesis，the main contents include: First, copes with positioning process of the captured vehicle license plate and then preprocess the positioned license plate Second, based on comparison of gray l
ym
- 车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块, 针对不同的模块,本文研究分析了现有的理论算法,并提出了具有实际应用意义的解决方案。-Automatic license plate recognition system consists of image pre-processing, license plate location, character segmentation and character recognition and other major mod
CarNumberRecognition
- 本算法主要分成这几个部分，图像输入、图像预处理、去噪、车牌字符分割和字符识别。-The algorithm is divided into several parts, image input, image preprocessing, de-noising, license plate character segmentation and character recognition.