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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
XsImageEffectDemo
- 提供强大的图像处理功能，完全源代码公开， 包括旋转，放大，缩小，自动校正，选择范围，裁剪，自动去除黑边，镜像等等功能。提供技术支持，最适合应用于扫描后的图像处理 开发本控件原本就是应用于扫描后的图像处，方便使用-provide a powerful image processing functions, complete source code is open, including rotating, zooming, narrow, automatic calibration choi
renliancaijian
- 单人体图像中基于粒子群优化算法的人脸自适应裁剪
TransformShow
- 图像变换：旋转、水平镜像、垂直镜像，缩放，裁剪
TransformShow
- 实现图像旋转90/180/270或自定义旋转,裁剪,水平/垂直镜像,缩放等图像变换功能
TransformShow
- 图像处理的各种变换，如：旋转90。旋转180。水平镜像。垂直镜像。像框大小。裁剪等
TransformShow
- 图像变换的代码，可以对图像进行裁剪与合并、缩放、旋转、镜像等操作
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
chepaidingwei
- 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
num_identify
- 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-
chap12
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ImageDemo
- 图像处理平台，实现基本图像操作功能，包括：图像缩放、裁剪、导航、漫游、鹰眼等。
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- 裁剪图像Crop Image，matlab将图像裁剪-Cropped image Crop Image, matlab image cropping
Graphics-and-Image-Processing
- 包括图像编辑（图像缩放，图像旋转，图像裁剪，纹理映射），图像分析（像素选择，强度描述，图像轮廓，绘制直方图），图像调整（直方图均衡化，阈值化，灰度变换），图像平滑（加噪，中通滤波，低通滤波，图像复原），图像锐化（采用Sobel算子，拉式算法，空域高通滤波，频域高通滤波，梯度法），图像高级处理（边缘检测，图像分割），小波分解（一次小波分解，两次小波分解，第一层小波重构）和图像彩色增强（假彩色增强）的GUI图形图像处理。-Including image editing (image scaling,
ding_resize_doit
- IDL编程：批量图像裁剪及重采样。调用resize_doit批处理函数，dims设置裁剪矩形的边界点，rfact设置重采样的大小比例系数。此程序只需要修改输入输出路径即可。-IDL Programming: batch image cropping and resampling. Call resize_doit batch function, dims boundary point set the cropping rectangle, rfact resampling set the siz
piliangcaijiandaima
- 用于批量裁剪，在envi环境下使用，IDL编写，用于大批量遥感图像裁剪-For bulk cutting, in envi environment, IDL prepared for mass remote sensing image cropping
rxgkmr
- C写的裁剪算法源码 算法可是在编程中可是非常重要的 大家可以参考一下这个代码,学习一下算法()
crop_image
- 实现批量地裁剪图像的功能，python 版本(The function of cropping images in batch)