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搜索资源列表

  1. matlab基于彩色图像的车牌定位（只适用于家庭普通蓝底白字牌照汽车识别）

  2. matlab基于彩色图像的车牌定位（只适用于家庭普通蓝底白字牌照汽车识别）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-17
    • 文件大小：108544
    • 提供者：jinkai2772

  1. 基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位.caj

  2. 车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节，定位的准确性直接影响车牌识别的准确率。文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法，首先将彩色图像灰度化，并利用Sobel算子进行图像边缘提取，然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理，得到几个车牌候选区域，最后利用连通区域的长宽比、面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌。实验表明、这一方法能快速准确地实现车牌定位。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-03
    • 文件大小：483328
    • 提供者：daiyoujin

  1. 离散余弦变换（DCT）应用方面的论文

  2. DCT域图像边缘的快速提取.pdf MATLAB在数字水印中的应用.pdf MATLAB在数字水印技术研究的应用.pdf 一个面像识别系统的实现.pdf 一种JPEG图像边缘检测算法.pdf 一种人脸识别的新方法.pdf 一种可抵抗MP3压缩的音频水印算法.pdf 一种基于DCT变换的图像信息隐藏算法.pdf 一种基于DCT变换的数字水印技术.pdf 一种基于DCT域的鲁棒水印算法及其Matlab实现.pdf 一种基于DCT的改进D_LDA人脸识别算法.pdf 一种基于DCT的鲁棒性数字水印算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：csstu

  1. 车辆牌照自动识别系统研究

  2. 首先，要将车牌从一幅复杂的图像之中分割出来，对此我们进行了基于彩色图像和基于灰度图像的车牌定位的研究;然后，我们利用基于特征投影的方法计算出一些参数，以用于分割车牌中的字符;最后，我们利用一种改进的模板匹配方法对字符进行识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-15
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：make5005

  1. 基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法

  2. 本文提出一种彩色图像车牌定位方法(LPLCCED). 首 先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法, 将车牌的颜色对约束条件融 合到边缘检测算法中, 本专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围. 接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算 法, 最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证. 该流程的各个环节都可以通过硬件实现,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：likun88866

  1. 哈工大车牌定位分割论文

  2. 综述了国内外流 行的车辆牌照识别技术,分别介绍了车辆牌照系统的每一个组成部分和国内 外的识别方法.采用了基于灰度图像的二值化算法对图像进行二值化,提出 了基于连通域搜索的车牌照粗分类算法,根据车牌照本身的特点,提取了车 辆牌照区域特征,采用 BP 神经网络对车牌进行精确定位.本文还采用了面 向车牌的基于彩色模型的车牌区域二值化算法进行车牌区域的二值化.提出 了结合垂直投影和连通域对车牌区域进行字符切分,很好的解决了字符粘连 和过度切分的问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-10
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：pipiku

  1. 车牌定位系统程序

  2. 车牌定位系统代码。车牌自动识别是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的关键环节。而车牌定位则是车牌自动识别系统的关键技术之一，也是其难点之一。车牌定位系统对车牌识别系统来说至关重要，其定位准确度在很大程度上影响着以后的字符分割和识别结果。因此，汽车图像中牌照的正确定位是车牌识别技术中的关键所在。目前，主要通过两条技术路线进行车牌定位的研究。早期，由于受到计算机运算速度和内存大小的影响，考虑到实时性，车牌定位主要是基于灰度图像处理技术。近年

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-05-01
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：l985113792

  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. 第三届OpenHW开源硬件与嵌入式大赛获奖作品

  2. 采用FPGA进行车牌图像的定位和识别，可以成功解决同时并行处理大量数据的难题，处理速度较快，准确率比较高。对于图像中车牌的定位，采用基于彩色图像定位的方法，算法简单占用内存少又能快速准确的实现车牌的定位，这对于存储资源十分宝贵的FPGA器件来说是十分必要的。车牌分割算法采用传统的模板匹配算法。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2013-11-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u011685131

  1. 基于MATLAB车牌识别源代码

  2. 本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。最终找到车牌区域。 对字符正确识别之后，用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-22
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：longfei_3

  1. 基于VC6.0的opengl车牌定位

  2. 基于VC6.0的车牌定位（需要opencv库） 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

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-05-07
    • 文件大小：738304
    • 提供者：yangyong227

  1. 车牌字符提取系统设计

  2. 本文对我国的小型车牌照定位与字符分割技术进行了研究，针对于小型车牌照蓝色背景的特点，采用彩色图像识别方法定位出牌照区域，并将其从背景中分离。对牌照区域进行二值化处理，再利用基于扫描线的方法分割出单个字符，系统利用MATLAB平台进行编程，并在MATLAB可视化图形界面中进行了测试，测试过程中针对于系统的不足之处对程序进行了改进。然后再次进行了测试，给出了具体的测试结果。结果表明对小型车牌照定位与字符分割取得了不错的效果。

  3. 所属分类：系统集成

    • 发布日期：2014-05-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_15602951

  1. visual C++ 图像模式识别实例

  2. chapter1 数字图像处理基本算法 chapter2 模式识别经典实现方法 chapter3 一维条形码识别系统 chapter4 基于模糊聚类的图形识别系统 chapter5&6 人脸检测与定位系统 chapter7 灰度车牌定位系统 chapter8 脑部CT图像辅助诊断系统 chapter9 手写数字识别系统 chapter10&1&12 指纹模式识别系统 chapter13 彩色汽车牌照识别系统 chapter14 中文印刷体文档识别系统

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-09-29
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：u012809610

  1. 图像模式识别实例详解 光盘

  2. chapter1 数字图像模式识别 chapter2 模式识别实现方法 chapter3 一维条形码识别系统 chapter4 基于模糊聚类的图形识别系统 chapter5&6 人脸检测系统与人脸定位系统 chapter7 灰度车牌定位系统 chapter8 脑部CT图像辅助诊断系统 chapter9 手写体数字识别系统 chapter10&11;&12; 指纹模式识别系统 chapter13 彩色汽车牌照识别系统

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-05
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：sinat_20840559

  1. 彩色二值化的车牌定位.pdf

  2. 提出了一种基于彩色二值化的车牌定位方法。首先将彩色图像从RGB 颜色空间转换到HSI 颜色空间, 同时生成 一个与彩色图像大小相同的二值化状态特征矩阵, 根据车牌的色彩特征, 调整状态特征矩阵; 再用数学形态学方法对 状态特征矩阵进行填充空洞和滤除噪声的处理, 并根据车牌的几何特征除去伪牌照区。该方法将图像的色彩特征与状 态特征分离, 充分利用车牌的色彩特征调整彩色图像的状态特征, 并融合了数学形态学方法; 而且将车牌的色彩特征 和几何特征进行了有机的结合。实验结果表明该方法是一种有效的车牌定

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-12-10
    • 文件大小：548864
    • 提供者：gl542400

  1. 基于MATLAB的车牌定位及分割技术的研究

  2. 利用车牌区域矩形特点沿横纵方向切割出车牌区域。为了减少彩色图像中不必要的信息，对图像采用灰度化、二值化处理，平滑处理和滤波处理等一系列处理操作。汽车牌照定位及分割系统技术关键所在：车牌区域定位、字符分割。但在实施这些操作前需要对原彩色图像进行预处理以减少多余信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-05-22
    • 文件大小：96256
    • 提供者：lianslim

  1. 基于并行特征匹配的车牌定位与识别算法

  2. 针对智能交通系统中车牌定位速度慢,信息识别准确度低的问题,提出了一种高性能的车牌定位及字符识别算法.进行车牌图像预处理,在彩色图像中搜索边缘密度快速突起的矩形域,在搜索后的矩形区域内采集相似走向的双边曲线,筛选出双边走向具有突出相似特征的区域,以此定位出包含字符的真实车牌区域,通过改进的神经网络模型进行多模板同位权值匹配,将待匹配模板逐层剔除,接着进行相似模板的异位权值匹配,准确识别出车牌图像里的字符信息.该算法抓住了车牌的矩形特征和字符具有的并行双边走向的重要特点,利用新型的同异位并行模板剔除

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：239616
    • 提供者：weixin_38723559

  1. 基于MATLAB车牌识别源代码

  2. 本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。最终找到车牌区域。 对字符正确识别之后，用事

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：sunnybuer

  1. 基于四元数特定颜色对边缘检测的车牌定位

  2. 车牌定位是车牌识别系统中的一个关键问题。提出了一种基于四元数特定颜色对边缘检测的车牌定位算法。首先将输入彩色图像用同色调全饱和度四元数形式表示;然后借助四对模板检测特定颜色对边缘,结合形态学膨胀运算提取潜在车牌区域;最后根据车牌形状约束条件定位车牌区域。该方法综合利用了车牌的颜色、边缘和形状特征,具有较好的鲁棒性。对各种情况拍摄的485幅车牌图像应用该算法,查全率达到96.8%,查准率超过93.2%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38504417
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