车牌定位－－－VC++源代码程序 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=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
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=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
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上传时间： 2015-02-22
上传用户：ommshaggar
b to b 模式 电子商务系统 ，c# 开发 , B/S结构
上传时间： 2014-01-20
上传用户：hanli8870
这是编写的大型数字图形图像处理系统VC源码
上传时间： 2014-11-24
上传用户：lz4v4
a XOR b> a,然后a XOR b< b,and both a and b are dependent data
上传时间： 2014-01-27
上传用户：yxgi5
计算机辅助诊断数字医疗图像增强方法中,简单地应用直方图均衡化方法是不完善 的,直方图匹配化是常规辅助方法之一·以牙X线根尖片图像为例,分析图像特征,采用Gauss函 数来构造多峰曲线,生成匹配化直方图,是一种实用增强方法
上传时间： 2017-02-06
上传用户：钓鳌牧马
樣板 B 樹 ( B - tree ) 規則 : (1) 每個節點內元素個數在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節點元素個數為 [1,2*MIN] (2) 節點內元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個節點內的指標個數為元素個數加一 (4) 第 i 個指標所指向的子節點內的所有元素值皆小於父節點的第 i 個元素 (5) B 樹內的所有末端節點深度一樣
上传时间： 2017-05-14
上传用户：日光微澜
欧几里德算法：辗转求余 原理: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 当b为0时,两数的最大公约数即为a getchar()会接受前一个scanf的回车符
上传时间： 2014-01-10
上传用户：2467478207
BP 网络进行0 - 9 十个数字图像的识别 在BP 算法和数字图像处理技术的基础上, 本文在MATLAB 软件环境下提取Word 文档中26 种字体的 0 - 9 十个数字的图像, 使用MATLAB 神经网络工具箱及图像处理工具箱进行数字的识别, 给出了较详细的处理 步骤及相关程序, 并比较了各种识别算法的收敛速度和识别率。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：拔丝土豆
