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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
open_PICimage
- 用c实现的pic打开程序,对于图像处理初学者来说,可以轻松理解图像的格式和相关函数的操作-c achieve with the pic opened procedures for image processing beginners, Images can easily understand the format and function of the operation
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
- 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
chap12
- 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
QRS
- 这是基于PIC系列单片机的C语言编程，采用阈值法检测QRS波，并且将检测到的QRS波经过高低通滤波、微分、移动窗口积分后，通过检测两个相邻的峰值，计算出心率
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
Walsh-transform-pic
- 图像沃尔什变换 C语言版-Walsh transform C language version of the image
chepaichuli
- 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
DemoTest09
- 上传截切图片到服务器硬盘上，现显示到网页上 Default3.aspx---System.Drawing.Image image = Clipboard.GetImage() -Upload Images Using C# System.Drawing.Image image = Clipboard.GetImage() if (image != null) { System.Drawing.Bitmap bitm
chepaidingwei
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FreeImagePlus
- 一个可以操作各种图像类型的开源库,在C++环境下-opensource to handle pic
segmentation
- 一种融合了色彩信息和空间信息的色彩分割算法，基于OpenCv，分割效果明显优于JSEG算法，K-means算法C-means算法等常见算法，是中科院863计划的项目，我进行了修改和平台移植，有详细的注释。-a efficient algorithm for colorful pic segmentation based on OpenCv
ImageComparer
- 该软件是运用C#编写的进行2个图像比较，找出不同点的软件-Pic compare
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- 用c#和emgucv实现了hough变换检测圆和最大类间方差和k均值聚类分割图像，k均值聚类的函数可填写分类数和迭代次数的阈值，而且是基于灰度的。（ps：函数都是自己实现的，但是读取图片信息用的是emgucv自带的函数）-With c# and emgucv achieved between hough transform circle detection and maximum variance and k-means clustering image segmentation, the fu
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- C#写的一段分割图片的代码，可将一张图片分割成多张图片-Some split picture of the code written in C#, you can split an image into multiple images
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- 在Microsoft visual c++6上实现的用来打开一张灰度图的应用程序，MFC可视化图形操作界面，通过添加代码可实现各种数字图像处理-a program to open a picture on your computer use vc
License-plate-location
- 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