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Description: 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。
-1.24 true color -
Platform: |
Size: 755619 |
Author: lily |
Hits:
Description: matlab实现检测汽车牌号的位置，并进行分割，同时能够计算系统处理所用时间
Platform: |
Size: 108458 |
Author: asshole |
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Description: 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。
-1.24 true color-
Platform: |
Size: 755712 |
Author: lily |
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Description: matlab实现检测汽车牌号的位置，并进行分割，同时能够计算系统处理所用时间-matlab automotive brands realize the location of detection and segmentation, while the system is able to calculate the treatment time
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Size: 108544 |
Author: 真好！ |
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Description: 检测车牌的程序，读入车牌图像，进行处理后划分出车牌所在区域，-License plate detection procedures, read license plate image, after processing the plate division of the region,
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Size: 4588544 |
Author: 王涛 |
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Description: Car Detection Opencv
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Size: 4553728 |
Author: RAWDA3 |
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Description: 车型识别 用于识别车辆的类型 类有测试图片 源码-Class of models used to identify the type of vehicle identification test image source
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Size: 3450880 |
Author: 周波 |
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Description: 结合opencv读取视屏找到视屏中的车辆-Opencv read the screen to find the combination of vehicles Screen
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Size: 1024 |
Author: wz |
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