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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
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。
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- 图象处理中运动估计的一种全搜索块匹配法的实现程序!-image processing campaign estimated a full search block matching program to realize!
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- 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
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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
chepaidingwei
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车牌定位
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车牌定位
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MatchTest
- 使用OpenCV视觉库实现图像匹配搜索算法。即在一张图中寻找与另一个张图最匹配的区域并标记。-Search for the match are in a picture in another picture.
MatchTemplate
- Opencv写的模板匹配程序，可以在一幅大图中搜索其中的一部分图像。-Search part of the image the Opencv write template matching program, you can in a big figure.
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分散递阶蚁群算法及其在相变序列图像分割中的应用
- 提出了一种分散、递阶蚁群算法, 它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题, 形成一个执行层, 而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程,从而得到递阶求解问题的整体最优解. 该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题,即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题,再利用分散 、递阶蚁群算法进行求解 ,结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题. 与蚁群算法独立搜索比较 ,分散 、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联.(A