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字符识别
- 本文将BP神经网络应用于汽车车牌的自动识别，在车牌图像进行预处理后的基础上，重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别。并附有部分识别代码。-BP neural network used in the automatic vehicle identification number plates, images of the license plates after pretreatment on the basis of discussion focused on the BP neural
hao0
- VC++6.0开发的汽车车牌识别，是用兵摄像头进行拍照后再对其中的牌照进行识别。只是用于学习而已了！-vehicle license plate recognition, The first is by using camera photographed right after the license for identification. It is only for learning!
kl00
- 利用VC++6.0开发的汽车车牌识别，其基本原理是用兵摄像头进行拍照后再对其中的牌照进行识别。-VC 6.0 automobile license plate recognition, Its basic tenets are carried out by using the camera to take pictures after the license for identification.
License_Plate_Location
- 车牌定位，对于汽车的牌照进行定位。并进行相应的处理-License plate location, the license of the vehicle positioning
VC
- 字符识别原代码，将BP神经网络应用于汽车车牌的自动识别，在车牌图像进行预处理后的基础上，重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别。-Character recognition source code, the BP neural network used in automatic recognition of vehicle license plates, license plate image in the basis of pretreatment, focusing on the u
jianlimuban-20087317555054723
- 本程序主要是实现汽车车牌照的定位、识别与分割；-This procedure is to achieve the positioning of vehicle licenses, identification and segmentation
chepai
- 识别车牌号码：本程序将小型汽车的车牌照进行提取识别。-Identification license plate number: The program will be a small car vehicle license plate extracting identification.
MATLAB
- 基于matlab图像处理的汽车车牌照提取的识别系统-Based on matlab image processing to extract a car license plate recognition system
ww
- 车辆牌照识别(LPR)系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理 自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以 及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多 幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别-As a speclal computer vision system，the License Plate Re
License-plate-recognition-program
- 车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗
2011122317564720
- 本课题通过对高速公路智能化控制占道系统中的车辆牌照进行分析，得出一系列特征信息，并基于这些特征信息，应用图像处理，研究了车牌识别的各项关键环节，包括汽车图像预处理、车牌定位，车牌图像分割和字符识别等，设计并实现了一个车牌识别原型系统。-With China s rapid economic development, social level of information is increasing, traffic management, intelligent development tren
Caisejichepaizhaoshibie
- 利用汽车的牌照颜色进行牌照识别的系统，利用了彩色信息进行牌照的定位、分割最后识别出车号-License color of the car license plate recognition system, using the color information of the license positioning, segmentation the final identification out of the bus No.
Vehicle-License-Plate-Recognition-
- 车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗
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- 能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。-Monitored to dete
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- 能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。-Monitored to dete
pmwcedureplbte
- 本程序是一个车牌分割系统,从一幅bmp的汽车图中把汽车牌照分割出来,(This procedure is a license plate segmentation system, from a BMP image of the car the car license plate segmentation in the drawing,)
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- 本程序是一个车牌分割系统,从一幅bmp的汽车图中把汽车牌照分割出来,(This procedure is a license plate segmentation system, from a BMP image of the car the car license plate segmentation in the drawing,)
LXWUQIU
- 我编写的基于颜色分量的汽车牌照定位识别,主要有以下几步(I write the car license plate based on color components of location identification, basically has the following steps)
基于MATLAB的车牌识别程序
- 汽车牌照识别的MATLAB程序，车牌定位，字符分割，字符识别，结果输出(Vehicle License Plate Character Recognition)
pro_distortion
- 对失真的汽车牌照进行投影失真校正并进行线性插值和二次插值(Projection distortion correction for distorted vehicle license plates and linear interpolation and two degree interpolation are performed.)