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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
RegistrationMarkLocate
- 车牌定位源码，包括图像灰度化，锐化，二值化，数字定位。-source positioning plates, including gray-scale images, sharpening, binary, digital positioning.
chepaidingwei2
- 用投影的方法来实现 车牌的定位 先对图像进行灰度化 再进行二值化 提取图像轮廓-projection methods to achieve the positioning plates on the first grayscale image of another binary image contour extraction
pretrm
- 图像的预处理程序，包括边缘去噪、二值化、腐蚀等。为车牌定位作铺垫-image preprocessing procedures, including marginal denoising, the two values, and corrosion. To pave the way for positioning plates
xingtaixuetyperec
- 形态学车牌定位,可转灰度图、二值化、梯度锐化、腐蚀、膨胀、定位、截取.-morphology plates, which can turn gray level binary gradient sharpening, corrosion, swelling, positioning and interception.
VehicleBorad
- 能够对大部分的车牌进行定位,和识别 .包括数字图像处理的 均衡化,灰度化,中值滤波,平滑处理,各种边缘检测算法,还有四种二值化方法-to most of the license plates for positioning and identification. Including digital image processing balanced, gray, Median filtering, smoothing, edge detection algorithm all, there ar
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
image
- 车牌图像定位程序 本程序关键点为：用模版匹配法寻找车牌位置，截取出车牌图像。 图像处理内容包括：直方图统计，图像灰度化，图像均衡化，图像二值化，Sobel算子边缘检测，模板匹配。
pankang
- 车牌识别的程序，准确度很高。过程是：车牌定位，车牌图像二值化，车牌字符归一化，车牌字符细化
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
LicensePlate.rar
- Visual C++写的车牌自动识别系统（只完成到车牌定位提取一步，字符的识别没有完成，大家有兴趣可以自己完成），功能包括前期图像处理的各种操作，支持各种颜色的bmp图片，二值化、边缘检测、滤波、平滑、直方图处理等等，测试图片也打包进源码了,Visual C++ Written Automatic Vehicle Identification System (only one step to extract license plate location, character identifica
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
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
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
car
- 基于计算机图像处理技术的汽车牌照自动识别系统,要求能够将运动中汽车的牌照从复 杂背景中准确地提取并识别出来。介绍了所研制的汽车牌照自动识别系统和关键技术(图像分割 与车牌定位、图像二值化和字符提取、车牌字符识别等) 。试验结果显示,系统在Celeron Ⅱ633+ 128M 的PC 机上,对图像尺寸为768 ×574 的311 幅试验图片的识别准确率达到90 ,识别时间≤ 1. 5s。-The objective of automatic vehicle number plate
zifushibeiyufenge
- 复杂背景下车牌定位与字符分割算法研究 本文在简要介绍国内外车牌识别技术研究现状的基础上，对车牌定位算法及字符分 割算法进行了深入的研究，主要完成以下工作： 车牌的定位算法设计阶段，本文提出了一种综合利用车牌多重特征的定位算法。该 算法充分利用了车牌的纹理，色彩及车牌长宽比等特征。经过水平梯度化，二值化，滤 波，区域连通、连通域标记筛选，色彩匹配等几个步骤，最终达到了复杂背景下汽车牌 照的定位。-Complex background license plate loc
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- 车牌定位识别程序，算法为先对车牌图进行灰度化，接着二值化，找点，然后定位矩形车牌，最后标出车牌位置。-gergeg ergz
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
BP-SJWL
- 原始图像，灰度图像,边缘检测后图像,定位剪切后的彩色车牌图像,二值化车牌图像-The original image, grayscale image after image edge detection, color license plate image positioning after shearing, binary license plate image