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lpcs1
- 用matlab做的车牌识别的完整源代码,包括车牌定位,二值化,滤波去噪,字符分割,识别,识别部分用的BP网络。
车牌定位
- 车牌定位系统是进行车牌自动识别的重要一部分能正确的获得整个图象的车牌部分 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
车牌定位
- 车牌定位 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
车牌定位
- 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
LicensePlate.rar
- Visual C++写的车牌自动识别系统（只完成到车牌定位提取一步，字符的识别没有完成，大家有兴趣可以自己完成），功能包括前期图像处理的各种操作，支持各种颜色的bmp图片，二值化、边缘检测、滤波、平滑、直方图处理等等，测试图片也打包进源码了,Visual C++ Written Automatic Vehicle Identification System (only one step to extract license plate location, character identifica
MATLAB
- 车牌定位，用MATLAB编写的代码，用于车牌号码的二值化等，便于车牌的识别。-License plate location, using MATLAB code written for the license plate numbers of two values and so easy to license plate recognition.
aa
- 用经典PCA算法来实现车牌定位,其中包括二值化和过滤等功能-With classic PCA algorithm to achieve the license plate location, including binarization and filtering functions
LicensePlateRecognition
- 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
lpcseg
- 用matlab做的车牌识别的完整源代码,包括车牌定位,二值化,滤波去噪,字符分割,识别,识别部分用的BP网-Matlab do with License Plate Recognition complete source code, including the license plate location, binarization, filtering noise, character segmentation, identification, identification of parts
chepaidingwei
- 车牌定位识别程序，算法为先对车牌图进行灰度化，接着二值化，找点，然后定位矩形车牌，最后标出车牌位置。这个程序为图象处理的有一个经典的实例-License plate location identification procedures, algorithms for the first gray-scale map of the plate, and then binarization, finding points, and then positioning the rectangular p
MainFrm
- 提出了基于边缘检测的二值化与扫描线相结合的车牌定位方法。实验表明该方法能够快速、准确地定位车牌,且抗干扰能力强,定位准确率在99 以上,光照和天气对其定位结果影响很小。-Edge detection based on the value of the second scan line and a combination of license plate location method. Experiment results show that the method can quickly and
NeuralNetwork
- 提出一种基于改进Sobel算子的车牌定位算法，首先对已经通过预处理的车牌图像使用改进的Sobel算子进行运算，然后使用迭代求图像最佳分割阂值的算法二值化车牌图像最后结合水平投影和垂直投影算法对候选区域分析锁定车牌位置。 -Proposed based on improved Sobel operator license plate location algorithm, first pre-processing of the license plate image has adopted t
car
- 基于计算机图像处理技术的汽车牌照自动识别系统,要求能够将运动中汽车的牌照从复 杂背景中准确地提取并识别出来。介绍了所研制的汽车牌照自动识别系统和关键技术(图像分割 与车牌定位、图像二值化和字符提取、车牌字符识别等) 。试验结果显示,系统在Celeron Ⅱ633+ 128M 的PC 机上,对图像尺寸为768 ×574 的311 幅试验图片的识别准确率达到90 ,识别时间≤ 1. 5s。-The objective of automatic vehicle number plate
zifushibeiyufenge
- 复杂背景下车牌定位与字符分割算法研究 本文在简要介绍国内外车牌识别技术研究现状的基础上，对车牌定位算法及字符分 割算法进行了深入的研究，主要完成以下工作： 车牌的定位算法设计阶段，本文提出了一种综合利用车牌多重特征的定位算法。该 算法充分利用了车牌的纹理，色彩及车牌长宽比等特征。经过水平梯度化，二值化，滤 波，区域连通、连通域标记筛选，色彩匹配等几个步骤，最终达到了复杂背景下汽车牌 照的定位。-Complex background license plate loc
chepaidingwei
- 用C++做的车牌识别的完整源代码,包括车牌定位,二值化,滤波去噪-Using C++ to do a complete license plate recognition source code, including the license plate location, binarization, filtering denoising
License-Plate-Recognition
- 用matlab做的车牌识别的完整源代码,包括车牌定位,二值化,滤波去噪,字符分割,识别,不过识别部分用的BP网络,-License plate recognition using matlab to do the complete source code, including the license plate location, binarization, filtering denoising, character segmentation, recognition, but identif
chepaishibieyuanma
- 用matlab做的车牌识别的完整源代码,包括车牌定位,二值化,滤波去噪,字符分割,识别-Using matlab to do a complete license plate recognition source code, including the license plate location, binarization, filtering noise, character segmentation, identification
图像二值化
- 二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符
cpsb
- 用易语言做的车牌识别的完整源代码,包括车牌定位,二值化,滤波去噪,字符分割,识别-Automatic license plate recognition, the method is worth learning
车牌定位
- 实现对车牌图片的定位 经过去噪、二值化、边缘检测等操作(To achieve the location of license plate images through denoising, two value, edge detection and other operations.)