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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
2005419135230902
- 256色转灰度图可以将彩色图象转化为灰度图象-256 grayscale color to color images can be converted into gray-scale image
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
OPENCV写的一个小程序
- OPENCV写的一个小程序 包括将彩色图片转成灰度图以及做阈值分割和主成分分析的功能-OPENCV write a small program, including a color picture converted to grayscale and make thresholding and principal component analysis of functional
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- 24位真彩色转256色灰度图。。。方法一-24-bit true color to 256 color grayscale. . . Method 1
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
256togray
- 256彩色转灰度图源代码，希望大家在24位转256灰度图上交流，我还在研究中-256 color to grayscale source code, hope that in 24 to 256 grayscale on the exchange, I also study
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
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- 反色以及彩色图像转灰度图，真彩图转256图，以及对比度扩展灰度窗口变换以及直方图统计。-Anti-color and color images to grayscale, true color to 256 plans, as well as the expansion of gray scale contrast of the window transform and histogram statistics.
imageprocessing
- 主要内容彩色256色转灰度图,hough变换,walsh变换,对比度拉伸,反色,图像的傅立叶变换,高斯平滑,均值滤波,各种锐化方法,图像的缩放、细化、旋转，边缘提取，内附各种图片，vc++源码，对初学图象者很有帮助，强烈推荐，图象处理-The main contents of 256 colors to grayscale color, hough transform, walsh transform, contrast stretching, anti-color, images of Fou
GAME
- 利用SIFT检测两图片的相同点，并获 ·北京大学数字图象处理课件，封举富 ·主要内容彩色256色转灰度图,hough变 ·OPENCV手册！opencv用具很实用，广 ·功能强大的图像处理软件可以打开,关 ·ICP是用来匹配两组未知点，可以用于 ·利用opencv完成的汽车牌号识别，支 ·細線化程式,本程式源 ·图像处理算法方面编程代码汇总，请 -Detect SIFT picture using the same two points, and digita
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
PictureTrans
- 图像处理vc++源码，主要功能有：直方图均衡化、小波变换、彩色图转灰度图等-Image Processing vc++ source code, the main functions include: histogram equalization, wavelet transform, such as color to grayscale
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
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- 将256色的彩色图片转为灰度图像 256色转灰度图-The 256-color images to grayscale images of color
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- 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matlab彩色图像转灰度图的程序，详细请看附件。-Matlab color images based on gray level transfer process in detail see annex.
bmpConvert
- 完成彩色BMP图像8位或者24位输入，转成灰度图，并可以再转成彩色BMP图输出-Complete 8-bit color BMP images or 24-bit input, conversion to grayscale, and color BMP plan may be carried forward into the output
TestLibjpeg
- 将JPEG图像输入，转成灰度图，并可以再次转成彩色JPEG图像输出。可以支持8级压缩-The JPEG image input, conversion to grayscale, and color can be re-converted into JPEG image output. Compression can support 8