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一种改进的车牌定位算法研究
摘要:为了实现车牌的准确定位及后续的车牌识别,提出一种改进的车牌定位算法。该方法首先对预处理后的车牌图像进行模板匹配来大致确定车牌I区域,为了节约运算时间,对模板匹配法进行优化。接着,运用形态梯度方法对粗定位后的图像进行边缘检测,从而更好地保持车牌的边缘。最后,采用投影法进行精确定位,通过对投影的分析找到车牌的准确位置。
所属分类:
其它
发布日期:2009-06-11
文件大小:125952
提供者:
titi80
人眼定位--相关论文,需要matlab源码的可以联系我!
关于在人脸图像上进行人眼检测,有包括积分投影、Hough圆检测、模板匹配以及几种方式的综合相关的论文,并且包括求取出来后人脸旋转补偿方面的!
所属分类:
其它
发布日期:2009-09-01
文件大小:3145728
提供者:
wsyjwps1983
数字图像处理大实验(汽车车牌定位与字符识别)
汽车车牌定位与字符识别 一、 实验目的: 1、巩固理论课上所学的知识。 2、锻炼动手能力、激发研究潜能,增强理论联系实际的能力。 二、 设计原理与步骤: 定位汽车车牌并识别其中的字符,采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想。基本方法如下: 1、读取待处理的图像,将其转化为二值图像。 2、去除图像中不是车牌的区域。 3、为定位车牌,将白色区域膨胀,腐蚀去无关的小物件,包括车牌字符。 4、此时车牌所在白色连通域已清晰可见,但一个更大的连通域
所属分类:
其它
发布日期:2010-01-28
文件大小:606208
提供者:
xiaohuochai123
眼睛定位- 模板匹配
通过模板进行精确定位,具有一定的参考价值。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-22
文件大小:22528
提供者:
lihuan317
人脸特征的定位与提取
者通过分析人脸的各个组成部分, 将特征分成一个个单独的小模板, 然后对每个模板分别进行特征提取。具体过程是先根据人脸图象的灰度特性用直方图匹配的方法确定人脸各组成部分的位置, 然后根据Hough 变换的原理构造能量函数进行局部特征的提取。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-31
文件大小:444416
提供者:
rose_lily
车牌定位源代码-宗旨是拿出来给大家分享
宗旨是拿出来给大家分享! 文中“对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,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。”
所属分类:
C
发布日期:2010-04-01
文件大小:1048576
提供者:
ouerguoke
车牌定位程序vc实现
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,
所属分类:
C
发布日期:2010-04-12
文件大小:727040
提供者:
qingxy111
需求文档模板---需求阶段文档内容
2.定位 2.1 商业机会 [如果该项目是一个产品型项目,那么应该在本小节中描述该产品所针对的商业机会.如果是定制开发项目,那么可以省去本小节.] 2.2 问题说明 [使用表格的形式,将该项目将要解决的问题进行概要性地描述:] 存在的问题 [问题的简要说明] 受影响的人群 [该问题对哪些人群带来了影响] 导致的后果 [该问题带来的不利因素] 希望的解决方案 [列出解决方案所能够解决的问题,以及其相应的优点.] 2.3 产品定位说明 [如果是产品型项目,则该小节将以表格的形式对产品的定位进行明确
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-07-16
文件大小:112640
提供者:
lanmei0203
西门子定位模板FM 353快速使用入门
西门子定位模板FM 353快速使用入门PDF格式
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-12-31
文件大小:1048576
提供者:
fuzhaoqiuyun
人脸特征的选取和定位
A=imread('e:\21.jpg'); a=double(A); c=mean(mean(a)); B=imread('e:\2.jpg'); b=double(B); for i=11:222 for j=11:214 p=b((i-10):(i+10),(j-10):(j+10)); d=mean(mean(b)); s1=sum(sum(a.*p))-441*c*d; s2=sum(sum(a.^2))-441*c^2; s3=sum(sum(p.^2))-441*d^2; s=s
所属分类:
C
发布日期:2011-03-10
文件大小:278528
提供者:
t563574900
基于积分投影的快速人脸定位
利用积分投影法预测人脸 可能的范围与位置,并且根据该结果定制 出人脸模板,然后在限定的范围内利用此模 板采用模板匹配的方法定位人脸。
所属分类:
C++
发布日期:2011-03-28
文件大小:188416
提供者:
luoshayouqing
基于模板匹配的快速人脸定位
提出了一种基于模板匹配的快速人脸定位 算法。该算法利用积分投影法预测人脸可能的范围与位置,然后在限定的范围内采用模板匹配的方法定位人脸 ,从而实现了快速且可靠的入脸定位。
所属分类:
C++
发布日期:2011-03-28
文件大小:156672
提供者:
luoshayouqing
问题单回归模板,让问题单回归更加有质量
测试前请阅读回归原则 A:问题有条件必然重现,开发定位原因清楚且测试人员也理解的功能问题;只需按原步骤回归测试; B:问题概率重现,开发人员不确定问题原因的问题,回归时需要以多种方法重复回归多次; C:界面问题,UCD易用性问题,测试时检查相关界面,易用性问题可以写出优化后的使用感受。
所属分类:
EMC
发布日期:2011-04-02
文件大小:14336
提供者:
boshiboris
一种有效的用于疲劳驾驶检测的人眼定位算法
对疲劳驾驶检测系统来说,人眼定位对眼睛状态的正确判别起着关键作用。文中提出一种灰度图像中改进型眼 睛定位算法。首先采用水平和垂直积分投影法大致定位出双眼窗口,然后综合运用动态阈值的模板卷积法和形态学操作 来定位眼部黑块。随后通过黑斑验证,精确定位出眼球中心。实验图片全部取自CAS—PEAL和ORL双人脸数据库,结 果表明该算法速度快,准确率高,稳定性强,对一定程度的头部旋转和戴眼镜等情况有较强的适应性,能应用于疲劳驾驶 检测等需要快速定位人眼的场合。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-06-20
文件大小:382976
提供者:
lyric13
实例详解Halcon定位与模板匹配
Halcon定位,模板匹配,大恒培训资料,实例详解Halcon定位与模板匹配,各参数具体含义。
所属分类:
C/C++
发布日期:2014-03-07
文件大小:3145728
提供者:
z397164725
定位模板FM+354快速使用入门
定位模板FM+354快速使用入门
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-05-05
文件大小:1048576
提供者:
zhangxiangdongnn
定位模板EM 253_快速入门.pdf.pdf
定位模板EM 253_快速入门.pdfpdf,定位模板EM 253_快速入门.pdf
所属分类:
其它
发布日期:2019-09-21
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38743481
西门子_定位模板EM253快速入门.pdf
西门子_定位模板EM253快速入门pdf,
所属分类:
其它
发布日期:2019-09-22
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38743481
选区激光熔化直接成型个性化骨科手术模板
为了简化股骨肿瘤切除手术的操作,提高切除部位的准确性,根据患者计算机断层(CT)扫描和三维重建等临床影像学资料为股骨肿瘤切除手术设计了一种定位模板。利用自主研发的选区激光熔化(SLM)快速成型设备Dimetal-280进行了316 L不锈钢粉末的正交实验工艺研究,获得优化参数,并用该参数加工所设计的手术模板,加工速度快,成型后外形良好,尺寸精度高,在临床手术中获得成功应用,为个性化医学植入体以及辅助器械的高性能、自动化加工开辟了一种新方法。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-10
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38715879
ThinkPHP模板输出display用法分析
本文实例分析了ThinkPHP模板输出display用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 模板变量赋值后就需要调用模板文件来输出相关的变量,模板调用通过display方法来实现,我们在操作方法的最后使用: 复制代码 代码如下:$this->display(); 就可以输出模板,根据前面的模板定义规则,因为系统会按照默认规则自动定位模板文件,所以通常display方法无需带任何参数即可输出对应的模板,这是模板输出的最简单的用法。 事情总有特例,或者根本不需要按模块进行分目录存放,不过d
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:57344
提供者:
weixin_38640150
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