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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
VirtualDub-1.7.0-src
- 图像处理，能够利用此软件，通过不同滤波插件完成图像的编辑，产生自己要求的视频文件，如加噪声，去隔行，等。本软件视本网站最新的（已经搜索过），因此斑竹可以去掉以前旧版本。-image processing, to use this software through different filter plugin complete image editing, produce their own requirements of the video files, such as to increase
lookup_multi
- //4×4 查找表乘法器 module mult4x4(out,a,b,clk) output[7:0] out input[3:0] a,b input clk reg[7:0] out reg[1:0] firsta,firstb reg[1:0] seconda,secondb wire[3:0] outa,outb,outc,outd always @(posedge clk) begin firsta = a[3:2] se
level_set_methods_1.1.7
- 利用ｍａｔｌａｂ实现ｌｅｖｅｌ ｓｅｔ图像分割-using Matlab achieve level set Segmentation
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- 第三章 MATLAB 图形对象 3.1 图形对象 3.1.1 Root 对象 3.1.2 Figure 对象 3.1.3 Uicontrol 对象 3.1.4 Uimenu 对象 3.1.5 Axes 对象 3.1.6 Image 对象 3.1.7 Line 对象 3.1.8 Patch 对象 3.1.9 Rectangle 对象 3.1.10 Surface 对象 3.1.11 Light 对象 3.1.12 Tex
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
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num_identify
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chap12
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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
Gui
- qt下的示波器程序，可以实现1-4通道可选的波形绘制功能-qt oscilloscope under the program can achieve 1-4 channel waveform rendering capabilities optional
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
DevIL-SDK-x86-1.7.5
- 新版的图像用sdk，虽然有点难用，不过对没时间的人很有帮助。-Developer’s Image Library was previously called OpenIL, but due to trademark issues, OpenIL is now known as DevIL. DevIL is an Open Source programming library for programmers to incorporate into their own programs
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- 将一幅256*256的图像分成8*8的小块，对其进行DFT变换。分别比较在空间域和频域内对源图像进行二次抽样和差值最后比较不同-1. Get a grey level image which size is N*N. (For example, 256*256, however, N = ), and partition to 8*8 sub images. 2. Apply DFT to these sub images, and get the fourier transfor
kmlocal-1.7.2
- C实现的kmeans聚类算法 根据输入数据，进行kmeans聚类 -C to achieve kmeans clustering algorithm based on the input data, kmeans clustering
1-(7)
- 图形处理，Visual C++数字图像识别技术典型案例源代码第7章-Graphics processing , the Visual C++ digital image recognition technology to a typical case of source code（7）
BM3D_v1.7.6
- bm3d图像去噪算法，3个文件 用于处理灰度图像-v 1.7.6
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- 车牌定位 牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置 具体步骤 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。