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multimediaLED
- LED字符分割和识别， 在此项目中我们主要完成了对拍摄到的6位LED数字进行分割和识别的课题。识别的数字范围在0~9。由于拍摄环境比较复杂，需要解决复杂背景下对LED字符的分割问题。我们利用了图像的色彩信息，先进行基于色彩的分割，然后对分割结果进行了固定阈值的二值化，并利用投影修正完成了对LED数码管图像的分割，并使用基于模板匹配的算法进行了识别，在匹配过程中对图像进行了尺寸归一化处理。最终得到了较好的识别效果，对10幅样图的识别率达到100％-LED character segmentat
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
ImageProLab
- 用C语言写的基本图像处理程序，包括显示BMP位图程序，直方图均衡化，线性增强，均值虑波，中值虑波，伪彩色和二值化，对初学者很有用！-C language to write the basic image processing procedures, including shows from Bitmap procedures, histogram equalization, Linear increased, the mean consider the wave, the value of co
hhh
- 可以打开真彩色或是256色位图图像，进行彩色转灰度、中值滤波、均值滤波、otsu算法图像二值分割等处理。
bitmap
- 灰度图像的位图分解，可以把8位的位图分解成为8幅二值图像。希望可以帮上忙
ImageP
- 对图像的点、邻域、二值，形态学进行处理，图形、位图操作，画布选择，几何变换，区域分割等。
Image
- 图像点、邻域、二值、形态学处理，图形、位图操作，画布选择，几何变换，区域分割等。
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
dither
- 文件夹里包含 1.源文件夹 2.结果图像(result.bmp) 功能： 将彩色图转化成灰度图后抖动生成二值的结果图(只支持256色图和24位图) 演示步骤： 1、点击可执行文件homework.exe执行程序 2、输入要打开的位图文件的路径名 3、若文件打开成功，输入抖动后的图像要保存的文件路径 4、按回车键结束程序
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
MyDib
- 数字图像处理 位图的边缘检测 二值化 锐化等处理
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
IP
- 1）8位和24位bmp文件的打开，保存，自动判别文件类型并进行相应的设置。 2）对同一副bmp图像的多视图显示，包括：一般图像视图，直方图视图(支持彩色)， 图像属性视图，24位bmp的RGB各分量视图。 3）各种卷积核的滤波操作。包括：拉普拉斯二阶微分算子，LoG算子， 高斯平滑算子，sobel垂直/水平边缘增强算子，sobel边缘强度算子，两种 不同半径的圆形滤波器，另外canny边缘检测算子也可以在程序中使用。 4）8位24位bmp图像之间的相互转化。 5
motiondetect
- 寻找轮廓实现视频流的运动目标检测：从二值图像中提取轮廓，并返回提取轮廓数量。-Look for the outline of the sports video streaming achieve target detection: From the binary image to extract the outline, and contour extraction quantity back.
DigitalRecognitioncode
- 使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行
scanline
- 本文详细讨论了基于扫描线填充算法对多边形区域进行 图案填充问题。尽管位图可以看作是一个二值图像，但为了方 便起见，在本文中，我们将位图和图像区分开来讨论。-This article is discussed in detail based on the scan line polygon fill algorithm to fill the problem areas of design. Although bitmaps can be seen as a binary image, b
Erosion_Dilation
- 读入任何一副BMP位图，都可以正确的显示。并且实现了8位二值图像的形态学腐蚀和膨胀-Read any one BMP bitmap, can be properly displayed. And achieve the 8-bit binary image morphological erosion and dilation
24-Bits-bmp-to-binary-image
- c语言编写，将24位bmp格式图片转成灰度图和二值图像（边缘化）。-This code is intended to traverse 24-bit-bmp images to binary images, using C.
combine
- 把二值bmp图像挂网或者直接转换成矢量线段，追踪生成G代码数据。代码是标准C语言，在windows下用GCC编译执行通过，其他支持标准C语言的编译器应该也没有问题。(The binary BMP image linked to the network or directly converted into vector lines, tracking the generation of code data.)