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- 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Gm
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- 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
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-G
reply_1_1007847
- 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Gm
cardetection
- 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
detect_vc++_
- 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,Gm
MPEG-2
- MPEG-2压缩编码技术原理应用 MPEG是运动图像专家组(Moving Picture Experts Group)的简称，其实质上的名称为国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合技术委员会（JTC）1的第29 分委员会的第11工作组，即ISO/IEC JTC1/SC29/WG11，成立于1988年。其任务是制定世界通用的视音频编码标准。因为，广播电视数字化所产生的海量数据对存储容量、传输带宽、处理能力及频谱资源利用
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-
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- 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,
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车牌定位
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A_Fast_Fractional_pel_Motion_Estimation_Algorithm_
- 这是一篇讲述运动估计中快速亚像素运动估计算法的文章，其中利用相邻匹配点匹配误差值减少待检测匹配点的方法有效地提高了算法的速度。-This is a fast motion estimation on the sub-pixel motion estimation algorithm of the article, in which the use of adjacent match points to reduce the matchi
ConnectedComponents
- 像素间的连通性简化了许多数字图像概念的定义，如边界或区域，为了确定两个像素是否连通，必须确定它们是否相邻及其灰度值是否满足特定的相似性准则。编写一个标注和计算二值图像连同单元的程序-Connected Components
spsmd
- 图像的平面微分平方和能够反映图像高频分 量的能量。用计算平面微分平方和的方法在空间域上计算相邻像素亮度差值的平方和，对应于在频率域上计算图像高频分量的能量和，此值越大，图像对焦越准确-Differential square image plane and the image can reflect the energy of high frequency. Computational method of Planar Differe
SubPx
- 图像处理中常遇到“亚像素”这个词。亚像素实际上不存在，但是在想象中存在。于是用数学的方法计算出它的值。示例中将一幅图的高和宽都扩大到5倍，造成原来相邻两像素不相邻了，中间间隔了好几个像素单位，这些像素怎样定义它们，简单的，数学上用双线性插值的方法求出未知的像素。本程序提供一个代码示例，供参考，希望对您有帮助。-Frequently encountered in image processing "sub-pixel" is the wo
SuperPixel
- 在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。(n the field of computer vision, image segmentation (Segmentation) refers to
109201252image-processing
- 关于MATLAB图像相关性分析的问题。随机选取1000对像素点，进行水平和垂直相关性分析。(image-correlation. select 1000 pair of pixel randomly and analyze the correlation both horizontally and vertically)