最近项目需要，搞起了车牌，先大概做了下调研：
检测的基本方法有：
1 用边缘检测+轮廓提取+车牌特征进行车牌的检测
2 用Harr-like特征或者LBP特征+Adaboost来训练模板用于车牌的检测；还有用神经网络训练的
3 两者结合
识别的基本方法有：
1 用Tesseract.来进行训练
2 用车牌上的字符直接训练识别器
用到的库是网上的一个开源项目 ...
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2014-12-28 18:15:24
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Josef和Andrew在2003年的ICCV上发表的论文[10]中，将文档检索的方法借鉴到了视频中的对象检测中。他们首先将图像的特征描述类比成单词，并建立了基于SIFT特征的vusual word dictionary，结合停止词、TF-IDF和余弦相似度等思想检索包含相同对象的图像帧，最后基于局...
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2014-12-27 06:40:23
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// 得到 LBP纹理特征值图
// 参数：
// src 为单通道灰度图
// dst 为目标图
// 返回值：
// 返回ture 表示运行正常
// 返回false 表示运行出错
bool GetLBPFeatureImage(IplImage *src, IplImage *dst)
{
if (! src || ! dst) return false;
// 获取图像信息
con...
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2014-12-20 22:10:25
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Feature Detection and DescriptionGeneral Libraries:VLFeat– Implementation of various feature descriptors (including SIFT, HOG, and LBP) and covariant ...
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2014-12-02 22:10:05
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特征提取SURF特征:http://www.vision.ee.ethz.ch/software/index.de.html(当然这只是其中之一)LBP特征(一种纹理特征)：http://www.comp.hkbu.edu.hk/~icpr06/tutorials/Pietikainen.htmlF...
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2014-12-02 22:05:30
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特征匹配（Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础，所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程，以及在过程中遇到的一些问题。概念理解： 假设这样的一个场景，小明和小小明都在看一个图片，但是他们想知道他们看的是否是同一幅图片，...
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2014-11-23 21:22:49
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Oriented FAST and Rotated BRIEF这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 —— ORB特征，从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进，这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolig...
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2014-11-08 18:05:09
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Binary Robust Independent Elementary Features 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子，由于描述子用的浮点数，所以它将会占用512 bytes的空间。类似地，对于SURF特征，常见的是64维的描述子，它也将占用256...
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2014-11-07 16:28:38
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引言该文是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出了一种可以快速计算且表达方式为二进制编码的描述子。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。算法描述 首先，该文特征点提取算法与SIFT一致，也可以仿...
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2014-11-05 19:17:02
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征。
从纹理分析的角度来看，图像上某个像素点的纹理特征，大多数情况下是指这个点和周围像素点的关系，即这个点和它的邻域内点的关系。从哪个角度对这种关系提取特征，就形成了不同种类的特征。有了特征，就能根据纹理进行分类...
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2014-11-05 17:17:07
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