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CardRecognization
- 车牌识别系统 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。
numberplate_C++Builder
- 车牌识别C++Builder代码，首先要把车牌图像灰度化，接着对图像进行中值滤波进行初步降噪，下一步进行Sobel纵向边缘检测，即增强车牌纵向边缘，边缘检测后进行二值化处理，此时车牌区域特征得到进一步加强，但同时又加强了背景中的部分噪声，所以再对其腐蚀，然后定位及截取车牌，最后对车牌进行二值化。 -LPR C Builder code, first and foremost, we should plates gray, Then the image median filtering for
CarCard_Recognize_System
- Visual C++.net 环境下开发的车牌识别系统，可以从包含车牌的图像中提取出车牌,并且将提取出的车牌灰度数值二值化-Visual C. Net development environment that the license plate recognition system includes plates from the extracted image registration, and will extract the license plate of gray numerical
reply_1_1007847
- 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
detect_vc++_
- 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
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
GrayToWhiteBlack
- C语言实现的OTSU方法，计算图像二值化的自适应阈值-C language implementation of the OTSU method in calculating the adaptive image binarization threshold
carcarddetect
- 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
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
TermView
- 图片中的文字提取，包括图像二值化，图像归一化，图像大小压缩，图像细化等处理的C语言代码！有一定的注释，是不可多得的好资料，比较稀缺-Picture of text extraction, including image binarization, image normalization, image size compression, image thinning, such as the C language code to deal with! There are some notes, g
Graphic_dispose
- 图像处理的边缘检测算法(c#) 很好的图像处理算法的源代码C#程序 可以截取图像，缩放，灰度，二值化-It is helpful for you to recognize the character in picture.
chengxu
- c++ 车牌定位关键代码 图像与处理中运用到的处理方法，如灰 度变换，中值滤波，二值化-core code
cardrecognition
- 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
NanoTube
- 使用C++编程语言，开发了“单壁碳纳米管手性矢量识别系统”软件。软件处理结果显示:采用最大类间方差法二值化单壁碳纳米管STM图像，能够保留较多单壁碳纳米管的六边形拓扑结构信息；采用本文设计的射线探测加权法能够快速、准确的识别出六边形碳环的中心。-The processing result with the software indicated more topology structure information could be reserved, when maximal variance
hilditch
- 通过c++语言编程实现指纹图像的二值化及Hilditch细化算法-By c++ language programming fingerprint image binarization and Hilditch thinning algorithm
PlateIdentify
- 车牌字符识别C++程序 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-C++ program license plate character recognition 1. Open a picture first and then follow the order of graying, binarizati