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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
matlab车牌定位、分割、识别
- matlab车牌识别程序，基于彩色图像的车牌定位，投影法字符分割，模块匹配法识别
一种完整的车牌识别技术
- 采用二值化处理，边缘检测，投影定位等多种图像处理方法,A complete license plate recognition technology used binarization processing, edge detection, positioning the projector image processing methods, etc.
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
XYdirction
- 车牌图像的水平垂直投影分割哦！对车牌定位起关键作用！-License plate images of horizontal and vertical projection segmentation Oh! License plate location on a key role to play!
License_Plate_Segmentation
- 关于车牌定位的代码，采用了开闭算法和投影算法-License_Plate_Segmentation code ,include kaibi algothrim and projection
vehiclenumberplatesegmentationandextraction
- 车牌检测与识别技术的相关技术： 提出一种梯度增强法对图像边缘进行增强, 该方法主要通过对图像本身信息进行简单梯度变换以突出图像边缘, 并辅以数学形态学中的膨胀法实现牌照的快速定位. 在字符分割部分, 给出了最小面积旋转法以确定牌照的最佳旋转角, 并采用垂直投影法分割牌照中的字符 -License plate detection and recognition technology related technologies: a gradient-enhanced
chepaishibie
- 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
shibie
- 一种水平投影和垂直投影来分割车牌的m文件-A horizontal projection and vertical projection to the m file partition plate
lpr
- 一个车牌检测源码，通过水平投影和垂直投影来实现，识别率不高-A license plate detection source, through the horizontal projection and vertical projection to achieve the recognition rate is not high
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
PlateLoction
- 本文采用基于颜色信息的综合车牌定位法，车牌定位通过以下几个步骤来现：首先是牌粗定位，根据车牌区域横向积分投影连续性的特点，同时利用牌白点数目占据主导的特点，用一个比估计的车牌小的矩形遍历整个边缘二值，提取出大致的车牌范围。然后进行车牌底色的判断。-In this paper, based on color information of an integrated license plate location method, vehicle license plate location is th
Plateprcessing
- 在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界 对二值车牌图像进行处理得到特征图像,通过对特征图像进行垂直投影确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法精确定位的准确率达到99 . -In the rough location based on the license plate on the partition plate out of the image binarization, the value of l
platelience
- 车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
dspappliation
- 把含有数字的图像,如车牌,身份证等读取到DSP的SDRAM中,利用图像处理算法把数字从图像中定位出来 首先把图像二值化，二值化算法选择固定阈值、直方图或最大类间方差法，比较各个二值化算法的效果；对二值化的图像做边缘提取，选择Sobel或者Laplace边缘提取算法并比较效果；经过二值化和边缘提取后的图像，利用投影法定位数字在图像中的位置，并给出数字在图像中的外接矩形；利用CCS把处理结果显示出来。-To contain digital images, such as license plates
006
- 车辆识别系统主要由车牌定位、字符分割和字符识别三个部分组成。车牌定位是指将车牌区域从车辆图像中分割出来，车牌定位是车牌自动识别技术中一个至关重要的环切。其定位的速度和准确程序直接影响到车牌识别系统的性能。车牌定位的方法的出发点是通过车牌区域的特征来判断牌照。而车牌定位主要包含两个关键技术问题：图像的预处理和车牌定位的算法。本文针对车牌识别系统中关于静态图片中的车牌定位问题，主要运用了图像处理的知识，在VC开发平台上，通过对静态图片进行灰度变换，二值化，中值滤波等一系列处理，利用投影检测算法实现了
lpr
- 车牌提取以及车牌字符的分割，其中车牌提取用的是投影及数学形态学的-License plate license plate character extraction and segmentation, which is used to extract license plate projection and mathematical morphology Hair
LV2016车牌识别
- 1）LabVIEW实现车牌的自动识别，同时提供Gamma变换图像、边缘检测结果、正交投影信息等。 2）文件中附车牌图片、识别结果。 3）2016版本LabVIEW。(1) Automatic recognition of license plate realized via LabVIEW, where gamma transform image, edge detection result, orthogonal projection information are also provided