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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
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- 基于二值化和边缘检测的车辆牌照自动定位的系统-Binarization and edge-based detection of vehicle license plate positioning system
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- 一个基于边缘检测的车牌照自动定位MATLAB程序！-An edge detection-based automatic vehicle license plate location MATLAB program!
paizhao
- 一个利用彩色分割方法定位汽车牌照的程序，适用于蓝色牌照。-Positioning using color segmentation of a motor vehicle license process for the blue license.
recognize
- 主要介绍关于汽车牌照中的汉字识别，其中也包括车牌的定位操作-Mainly introduces the character recognition about car licence
carLicensererecognition
- 汽车牌照的定位、旋转以及字符识别，功能较为全面-License plate location, character recognition, feature more comprehensive
tracking_car
- 要定位汽车牌照并识别其中的字符，我们采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想-You are
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
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
chepaidingweisuanfayanjiu
- 摘要 车辆牌照识别(License Plate Recognition System, LPR)作为目标自动识别的一 种重要形式，可用于电子收费、出入控制、车流监控等众多场合，从而提高交通 管理自动化的程度，它的相关技术的研究正逐渐受到人们的重视。 本文主要介绍基于Run Length原理和Tamura纹理的车牌定位系统，该系统是基 于视频流进行开发的，主要包括车辆运动区域检测、车牌图像处理、车牌定位。 其中车辆运动区域检测利用多帧求平均的背景估计方法实现；车牌图像处理包
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
chepaichuli
- 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
chepaishibie
- 基于MATLAB的车牌照自动识别：通过对原始图像进行预处理、车牌子图像的定位与分割、字符的识别，可以较为准确的实现车牌照的字符识别。-MATLAB-based car license plate recognition: the original image is preprocessed by the car brand positioning and image segmentation, character recognition, you can achieve more accurat
sfbrbm
- 车牌照识别的程序 能进行简单的BMP图片识别。包括车牌定位，二值化，归一化，字符细化。-LPR system
chap12
- 车牌定位系统，关键技术：灰度化、预处理、二值化、削弱背景干扰，中值滤波，牌照搜索以及区域剪裁。-License plate positioning system, key technologies: gray-scale, pre-processing, binarization, weaken the background interference, filtering, searching and regional licenses cut.
chepaidingwei
- 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
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- 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
VLPRS
- 非常实用的matlab车辆牌照识别系统的源代码文件，能够对车牌图像进行精确地定位-Very useful matlab source code files of the vehicle license plate recognition system can accurately locate the license plate images
BTheResearchfa
- 基于视频图像的运动车辆识别系统主要是由汽车牌照识别和汽车类型识别两大核心技术构成，它在智能交通领域中有着广泛的应用，同时也是计算机视觉、图像处理和模式识别等交叉学科研究的热门课题，因此对相关技术的研究究正受到普遍关注。本文正是在这一背景下，对运动车辆识别技术进行了系统的研究。在车牌识别技术中，本文着重对车牌定位和车牌字符识别等关键技术所涉及的难点进行了深入的研究。在车型识别技术中，与当前国内外学者侧 -Based on video images of sports vehicle ident
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