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plateloc
- 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
chepaipanbie
- 对于车牌灰度图像进行滤波去噪后先用峰谷法二值化,再用垂直投影 法进行分割,最后进行模板匹配,并用弧向判定法匹配对几组易出错的字符进行检查,从而得到车牌号。-for registration gray image filter after the first two with peak values of France, reuse vertical projection method for segmentation, the last template matching used to d
chepaidingwei
- 一个很好的车牌定位 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
CRC
- 图像分析与检测API函数库：- 图像阈值分割运算- 图像加减运算- 图像水平投影- 图像垂直投影- 图像模板匹配运算
chap12
- 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
chepaidingwei
- 很好的车牌识别代码 。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。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0
Imageprocess
- // ThresholdDIB() - 图像阈值分割运算 // AddMinusDIB() - 图像加减运算 // HprojectDIB() - 图像水平投影 // VprojectDIB() - 图像垂直投影 // TemplateDIB() - 图像模板匹配运算
yuzhifenge
- 该代码用VC++语言实现了图像的加减运算，图像水平投影，图像垂直投影，图像模板匹配运算及图像的阈值分割。
chepaidingwei
- 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,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区
work
- 垂直投影算法。可以直接在matlab上跑
num_identify
- 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。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-
chap12
- 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
touying2
- 图像水平垂直投影的Matlab程序，图像水平垂直投影的Matlab程序。
ViSurvPostureClassification.ra
- 基于水平垂直投影图的人体动作分类器，贝叶斯分类方法，含样本图。可对视频文件实时检测，基于opencv库,Based on the level of the vertical projection of human action classification, and Bayesian classification methods, including sample plans. Video files can be real-time detection, based on the opencv
Imageprocessingprojection
- 图像处理中的投影法！包括垂直投影和水平投影！-Image processing projection!
shibie
- 一种水平投影和垂直投影来分割车牌的m文件-A horizontal projection and vertical projection to the m file partition plate
matlab
- 基于MATLAB对图形图像进行多方面的处理，先图形直方图均衡处理，再通过积分投影，分别为水平投影，垂直投影，再则进行精确定位目标-MATLAB-based graphical images on a wide range of processing, the first graphical histogram equalization processing, and through the integral projection, horizontal projection, vertical
Plateprcessing
- 在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界 对二值车牌图像进行处理得到特征图像,通过对特征图像进行垂直投影确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法精确定位的准确率达到99 . -In the rough location based on the license plate on the partition plate out of the image binarization, the value of l
Projections_in_digital_image
- 数字图像中常用的投影方法，包含两种水平投影和垂直投影。-Commonly used in digital image projection method, consisting of two horizontal projection and vertical projection.
jihetouying
- 对灰度图像进行水平投影、垂直投影、对角投影其中对角投影是自己编的，已经运行过的-hsdbjhcbj kdjnkdj dhcnkujfhk