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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
xudemin
- 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
LPR-Demo
- 国外的车牌识别演示，虽然没有源码，可有很多图片数据，估计看看演示也会有所收获-abroad LPR demonstration, although there was no source, with lots of pictures, estimates will also see demonstrations harvest
TypRec
- 车牌识别程序之车牌分割算法，MFC开发，带样本图片文件-LPR procedures plates segmentation algorithm, MFC development, with sample photos
CardRecognization
- 车牌识别系统 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。
automatic-license-plate-tracking
- 本程序开发环境：vc6.0 opencv1.0 整体功能：是为了实现车牌自动跟踪，检测，并拍照，定位，识别，但是跟踪和拍照等于没有实现。 实现功能： 能实现视频中物体跟踪，但必须是手动圈住才行，摄像头是usb摄像头. 打开车牌图片，能进行定位，车牌分割，字符分割，字符识别。 操作步骤：程序主界面：有打开摄像头，关闭摄像头，截取图片，车牌识别 打开摄像头，可以看到视频中画面，移动鼠标圈住物体，可以自动跟踪。 截取图片，在打开设摄像头的情况下，
-matlab
- 传入jpg图片，自动识别输出车牌号码，里面有一些车牌信息，个人感觉还不错(Incoming JPG pictures, automatically identify the output license plate number)
车牌识别系统MATLAB源代码完整
- clc; clear all; close all; [filename, pathname, filterindex] = uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files';... '*.*','All Files' }, '选择待处理图像', ... 'images\01.jpg'); file = fullfile(pathname, filename);%文件路径和文件名创建合成完整文件名 id = Get_
LicenseplateRecognition
- 车牌牌照检测识别完整源代码 开发环境：vc6.0和opencv1.0 整体功能：是为了实现车牌自动跟踪，检测，并拍照，定位，识别，但是跟踪和拍照等于没有实现。 实现功能： 能实现视频中物体跟踪，但必须是手动圈住才行，摄像头是usb摄像头. 打开车牌图片，能进行定位，车牌分割，字符分割，字符识别。(License plate recognition)
神经网络 训练识别
- 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。(1. First open a picture and then follow the sequence of grayscale, binary, grayscale stretching, license plate positioning, binarization, ti
LPR
- 提供一种最基础的车牌识别程序，需进行以下几个基本的步骤：车牌图像预处理；车牌定位，定位图片中的车牌位置；车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。(To provide a basic license plate recognition program, the following basic steps need to be carried out: image preprocessing of license plate; Location
easypr
- 中文车牌识别系统： 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到opencv支持的所有平台。 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。(Chinese car license plate recognition system: It is based on ope
chepai
- 对汽车车牌进行识别，得到车牌号，包含程序源文件和字符模板和图片(Car license plate recognition, get the license plate number)
pic_sample2
- 输入有蓝底车牌的汽车正面照片 识别图片中车牌 输出车牌号(Recognize the license num, output license number as the result.)
第二题
- 识别车牌，进行车牌的定位，处理，最后显示车牌位置的图片，定位好位置，进行二值化，腐蚀等处理(Recognition of the license plate, the location of the license plate, processing, the final display of the license plate position of the picture, positioning good position, two value, corrosion and other p
Maltab
- 本系统的车牌识别图片来源于在规定路段上安置的MV彩色CCD相机拍摄的含有车牌的图片，或者拍摄高清视频流转换的静态车牌图片。在图像采集环节获得高清图片可以有效提高车牌识别系统的准确率。(The license plate recognition system of this system comes from the pictures of license plates containing the MV color CCD camera installed on the specified ro
MATLAB夜间车牌识别程序
- 图片灰度显示，二值化，中值滤波算法，显示灰度直方图。(The image grayscale display, two value, median filter algorithm, display gray histogram.)
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- C++ 实现的车牌识别 ，内附测试图片(License plate recognition)
新建文件夹
- 建立一个模板图片库，将车牌的图片上的每个字符与库中的图片使用模板匹配法进行识别(A template library is built to identify each character in the license plate picture and the pictures in the library by template matching method)
Python_VLPR-master
- 基于树莓派B+版本的车牌识别设计，辨识部分以树莓派3B+/3B为核心处理器，基于Linux平台，通过python3.5和OpenCV来对含有车牌信息的图片，进行高斯去噪、灰度化、边缘检测、二值化、闭操作、字符分割、字符识别匹配等一系列图像处理操作最终实现车牌识别这个系统。(Based on the design of license plate recognition of raspberry pie B+version, the recognition part takes raspberry