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  1. 车牌定位

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  2. 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
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1.43mb
    • 提供者:潘文
  1. twainapp.source.2.0.8

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  2. .NET TWAIN image scanner-Abstract In Windows imaging applications, the most used API for scanning is TWAIN www.twain.org. Unfortunately, the new .NET Framework has no built-in support for TWAIN. So we have to work with the interop methods of .NET t
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:2.2mb
    • 提供者:dlwxn
  1. Factorization

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  2. Lucas-Kanader-Tomasi Feature Tracker,由运动恢复结构的问题,目的是从一组由摄像机移动获得的图像来恢复一个场景的立体结构。对于这个问题,C.Tomasi和T.Kanade[1]于1992年提出了一种Factorization的方法,可以有效地避免噪声的干扰,同时不会受限于特定的运动模型,例如单纯的平移或是旋转。-Lucas-Kanader-Tomasi Feature Tracker, by the movement to restore the structu
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:182.49kb
    • 提供者:梁霄
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