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  1. 车牌识别系统——vc编写的

  2. 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,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2009-07-03
    • 文件大小:731kb
    • 提供者:wenfeng1216
  1. radon一种新的复杂背景下快速车牌定位方法

  2. :针对实际应用中具有复杂背景的高分辨率数码图像下车辆牌照定位问题,提出了一种综合利 用了车牌纹理特征、几何特征以及色彩特征的快速车牌定位方法。该方法按顺序分为图像预处理、牌照 区域粗定位、牌照精确定位三个步骤对牌照由粗到细准确定位出车辆牌照位置所在。实验结果表明.对 于场景大,背景复杂的车辆图像,该方法运行速度快,定位准确率高,具较强抗干扰能力。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-09-30
    • 文件大小:341kb
    • 提供者:superff7
  1. VC6.0实现的车牌定位与识别系统

  2. Visual C++实现的车牌定位与识别系统,能实现车牌的精确定位,但是识别模块精度不高。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-03-10
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:liuchui2009
  1. visual c++6.0车牌定位和数字识别

  2. 内容主要包括用vc++6.0编写的车牌定位的一些算法,也完成了车牌的精确定位,然后再对数字进行精确的识别,为以后车牌的识别做好基础!
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-06-24
    • 文件大小:917kb
    • 提供者:jjj041
  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:3mb
    • 提供者:pipiku
  1. 汽车牌照识别车牌定位源程序

  2. 对于做汽车牌照识别的同学,此段程序绝对有帮助,能够精确定位车牌
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-06-12
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:junjun00111
  1. VC平台 车牌定位识别源程序

  2. 通过对图片处理后,程序可实现车牌的精确定位,有很好的效果
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-06-18
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:lovezhangshu
  1. 基于二值图像的车牌精确定位方法

  2. 车牌图像定位和二值化是车牌识别系统中一个关键的部分传统的处理方法是使用单一的算法以便能够满足实时性的要求但 是算法本身的缺陷性使其不能适应一些具有独特特点的车牌不能正确地识别出结果基于提高算法的适应范围考虑在满足识别速率要 求的前提下该文提出了基于修正思想的去粗取精处理模式可以大大改善定位和二值化处理的效果为后续的处理提供了一个良好 效果的输入
  3. 所属分类:其它

  1. 基于MATLAB的车牌定位

  2. 在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌识别系统,通过编写M文件,对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,并提出了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。本次设计采取的是基于微分的边缘检测,先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征,进行分析处理,从而初步定出车牌的区域,再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理,从而得到车牌的精确区域,并且取得了较好的定位结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-11-08
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:yanglui158
  1. 一种新的车牌字符分割预处理方法

  2. 字符分割是车牌识别中关键的一步。但在实际处理中, 预处理的不足常常给字符分割带来很大难度,甚至导致分割的失败,在对车牌字符分割前的预处理方法进行了研究之后,提出了新的预处理方法,该方法包括反色判断、局部二值化、倾斜校正、车牌精确定位以及顶帽算法滤波等步骤。
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2011-12-26
    • 文件大小:919kb
    • 提供者:tanglingjie_688
  1. 具有倾斜矫正功能的车牌定位和字符分割算法研究

  2. 一般来说,整个车牌识别系统分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大部 分。本文在现有研究算法的理论基础上,详细阐明了在Visual C ++平台下,采集到的图 像经过灰度化、二值化、边缘检测、中值滤波等一系列预处理过程;在车牌定位模块中, 本文在采用了边缘检测和二值化方法的基础上,利用灰度跳变的特点,检测到车牌的上下 边界,然后在此基础上,利用垂直投影法检测车牌的左右边界。至此,车牌完全定位出来; 在车牌图像的倾斜矫正模块中, 本文通过对图像左右半边目标像素平均高度的统计来进行 倾斜的调
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2012-05-11
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:yangyudian
  1. 车牌定位系统

  2. 主要实现对车牌的定位,找出车牌区域,经过二值化等操作精确定位出车牌区域
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-08-15
    • 文件大小:15mb
    • 提供者:magictrack
  1. 基于二值图像的车牌精确定位方法

  2. 基于二值图像的车牌精确定位方法
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-04-27
    • 文件大小:218kb
    • 提供者:sj85551616
  1. 一种基于HSV颜色空间和SIFT特征的车牌提取算法

  2. 为了克服SIFT 算法直接应用在车牌提取中表现出来的执行时间过长、误配率高的缺陷,提出了一种基于HSV 颜色空间与SIFT 特征的两级车牌提取算法,先使用HSV 颜色空间确定车牌的候选区域,进行快速粗定位,再使用SIFT 算法对候选区域进行精确定位与倾斜校正,在精确定位的同时也完成了对车牌汉字的辨识。这种方法不仅减少了SIFT 特征的计算量,而且也避免了复杂背景对于SIFT 特征匹配的干扰,大大提高了匹配准确率。最后通过编程实验证实本算法有良好的性能。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-09-23
    • 文件大小:554kb
    • 提供者:tshtoppop3
  1. 车牌识别定位程序

  2. matlab程序,车牌识别定位程序,可以精确定位车牌
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-12-07
    • 文件大小:441kb
    • 提供者:q1285067278
  1. 车牌定位 opencv

  2. 用opencv 基于Sobel+FindContours+cvBoundingRect车牌的精确定位
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2014-06-24
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:yfei69
  1. 车牌定位的PCA源代码

  2. 用经典的PCA算法来识别车牌,并对它进行精确定位,其中功能包括二值化,过滤元素等功能
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-11-07
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:chuanfengfeiye
  1. 车牌精确定位代码

  2. 基于文字特征往往是根据文字轮廓特征进行识别,原理是基于相邻文字轮廓特征、比例进行定位车牌位置。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2017-10-13
    • 文件大小:91kb
    • 提供者:monstercao
  1. 基于数学形态学和Hough变换的车牌定位算法

  2. 针对复杂环境下的车牌定位率较低的问题,提出了一种基于数学形态学和Hough变换检测车牌区域的方法。首先,对车牌图像进行图像预处理,然后,利用数学形态学的高帽变换突出车牌字符区域,并对图像进行边缘检测和连通区域分析;最后,结合Hough变换和车牌的先验知识实现车牌的精确定位。实验结果表明,针对不同复杂背景下采集到的车辆图像,该算法具有很强的鲁棒性,准确率达97.3%,能够满足现代智能交通系统对车牌定位准确性和实时性的要求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:380kb
    • 提供者:weixin_38743054
  1. 基于纹理特征的车牌定位方法

  2. 提出了一种基于纹理的车牌定位方法。首先提取汽车图像的边缘,再连接水平方向上距离较近的边缘点,通过数学形态学操作形成若干候选区域,然后根据水平方向边缘线段长度和投影直方图进行精确定位,最后根据尺寸判断候选区是否为车牌。实验结果表明,该算法定位准确率能达到93.7%,平均定位时间为435 ms。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:216kb
    • 提供者:weixin_38625184
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