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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
20061107094443510
- 包括256色转灰度图,Hough变换,image_j1,PCA,Walsh变换,对比度拉伸,二值化变换,反色, 方块编码,傅立叶变换,高斯平滑,灰度均衡,均值滤波,拉普拉斯锐化（边缘检测）, 离散余弦变换,亮度增减,逆滤波处理,取对数,取指数,梯度锐化,图象处理,图像镜像, 图像平移,图像缩放,图像细化,图像旋转,维纳滤波处理,用Canny算子提取边缘,阈值变换,直方图均衡. -Including 256 colors to grayscale, Hough transform, image_j
MyImgPro
- 实现图像的基本处理，包括灰度变换，求直方图，边缘检测，等等。-Achieve the basic deal with images, including gray-scale transformation, and histogram, edge detection, and so on.
edge_detect
- 用matlab检测二值图像的边缘.二值图像 binary image 每一像元只有两种可能的数值或灰度等级状态的图像。 其实就是单色图像。 除了黑，就是白，没有中间过渡，没有灰度的图像。 要么黑，要么白，而且所有的黑都是一个色。 -Detected by matlab binary image of the edge. Binary image binary image for each pixel there are only two possible values, or gray-sc
Cimageprocessprograms10279046
- 图像处理常用算法程序，包括灰度变换、边缘检测、形态学预算，用VC实现-Image processing algorithms commonly used procedures, including gray-scale transform, edge detection, morphology of the budget implementation by VC
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
tx3d
- 用VC编写得灰度拉伸、拉普拉斯高斯边缘检测和图像的3D灰度显示得代码-VC with the preparation of a gray-scale stretch, Laplacian of Gaussian edge detection and 3D images show a gray code
suanfa
- 图像算法 明亮度 对比度 Hough变换 图像增强技术 图像平移 图像旋转 图像的3D灰度显示 图像的反色 图像缩放 图像转置 图像镜像 拉普拉斯高斯边缘检测 显示浮雕文字效果 显示渐变色彩效果 浮雕技术 灰度均衡 灰度拉伸 维纳滤波处理 逆滤波处理 阈值变换 雕刻技术-Image brightness contrast algorithm Hough transform image enhancement te
Design
- 对bmp文件进行图像处理，包括边缘检测、阈值分割、灰度值变换等-Bmp files for image processing, including edge detection, threshold segmentation, such as gray value transform
DImageProcess
- 对256色灰度bmp图像进行有效地处理，有图像增强、正交变换、边缘检测、提取、轮廓跟踪等功能。-256 color bmp to grayscale images to deal effectively with, and image enhancement, orthogonal transform, edge detection, extraction, contour tracing functions.
digitalimageprocessingVC
- 实现了图像的灰度变换，阈值变换和边缘检测等等，并且建立了一个CDIB类实现图像的基本操作处理-the programme realizes image Processing, gray transform, color image segmentationand so on.
rmb
- 对彩色的人民币进行灰度处理，然后提取边缘。对图像的边缘检测。-Carried out on the gray color of the RMB and then extract the edge. Edge detection of images.
code
- 本程序通过对图像进行灰度化、去噪和边缘提取，能检测出不垂直的刻度线边缘并能将其旋转校正，从而达到使刻度线标准化的目的-This procedure of gray-scale images, and de-noising and edge detection can not detect the edge of the vertical line of the scale and be able to spin correction, so as to achieve so that the p
code2
- 将lena.jpg的图像转变为灰度图，然后将这个图形进行边缘检测-Lena.jpg image will be transformed into grayscale, and then the graphics for edge detection
bianyuan_chepai
- 把图像变成灰度图，分割，检测边缘，识别出车牌号，剪切车牌号-Into a grayscale image, segmentation, edge detection, identification of vehicle license number license plate number shear
Licensenumber
- 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
tuxiangchulichengxu
- 包含图像处理中灰度变换、平滑、锐化、边缘检测、形态学等源代码，这些代码均可在vc环境下成功运行，希望对大家有帮助 -Include image processing gray-scale transformation, smoothing, sharpening, edge detection, morphology, such as source code, these codes can be found in the successful operation of vc environme
car
- 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
vehiclehsv
- 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 。-Be able to locate most of the plates, and identification. Including digital image processing equalization, graying, median filtering, smoothing, various edge detection algorithms, th
tuxiangchulichengxu
- 包括第八章形态学，第二章特效显示，第九章图像的变换域处理，第六章锐化及边缘检测，第七章图像分割，第三章几何变换，第十二 章小波变换。第十一章24位彩色，第十章图像合成，第四章灰度变换，第五章平滑处理-Including the Chapter VIII of the morphology, chap effects show, IX image transform domain processing, Chapter VI sharpening and edge detection, image