对现存的车牌识别算法的研究，在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。先通过调取智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像，然后将采集到的图像进处理，包括通过YUV模型进行灰度化，分段线性变换进行灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过Hough ...
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2017-11-28 18:46:42
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彩色图片转为灰度图的公式如下： 代码如下: gray（i，j） = 0.299 * Red（i，j）+0.587*Green（i，j）+0.114*Blue（i,j） 其中gray（i，j） 为转化后的灰度值 （i,j）为像素点的位置。 源代码如下： public static Bitmap Cha ...
去年买了本数字图像处理算法，一直都没有看，前几个星期都一直忙着工作上的活，趁这阶段悠闲点，玩一玩图片处理，这玩意还是非常有意思的。 以前我们在做Web上的用户注册时，通常都会做一个验证码，大家都知道用来防止暴力注册的，当然提到验证码大家都知道C#里面有一个Bitmap类专门用来处理图片的，好吧，这一 ...
运用opencv完成的基本的预处理操作 # -*- coding: UTF-8 -*-import cv2import numpy as npdef recognition(img): #灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.ims ...
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2017-09-14 23:47:16
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之前上一篇文章写了如何将图片进行灰度化处理，这篇文章参考CB的文章简单的介绍一下如何进行sobel边缘化处理。 边缘 ： 周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合，它是图像最基本的特征 公式 ： 这里Gx和Gy分别代表横向及纵向边缘检测的图像灰度值，该点灰度值大小为G，式子里A代表经过灰度 处理的原始图 ...
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2017-09-02 12:58:01
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#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <windows.h> // 获取直方图 // 1. pImageData 图像数据 // 2. nWidth 图像宽度 // 3. nHeight 图像高度 // 4. nWidthStep 图像行大小 / ...
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2017-08-11 23:00:52
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通过前面的学习，我们已经可以从图像中定位出车牌区域，并且通过SVM模型删除“虚假”车牌，下面我们需要对车牌检测步骤中获取到的车牌图像，进行光学字符识别（OCR），在进行光学字符识别之前，需要对车牌图块进行灰度化，二值化，然后使用一系列算法获取到车牌的每个字符的分割图块。本节主要对该字符分割部分进行详 ...
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2017-08-05 14:04:56
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预备实现功能： 1、读取bmp文件 2、保存bmp文件 3、对bmp图片进行放大、缩小 4、对bmp图片进行灰度化 5、对bmp图片进行旋转 bmp文件格式非常简单，对于我这种初学者来说减少了不少不必要麻烦，故选择写一个处理bmp格式的工具。因为之前自学python一直没有动手，所以语言选择pyth ...
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2017-05-29 15:56:02
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摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像。读取一帧保存为图像。然后对读取保存的字符图像，灰度化。二值化，在此基础上做倾斜矫正。对矫正的图像进行滤波平滑处理，然后对字符区域进行提取切割出单个字符。识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較，假设结果小于某一阈值则 ...
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2017-05-29 11:03:06
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灰度化 from PIL import Imageimport numpy as np install numpy https://pypi.python.org/packages/2c/93/9556d25b1f23fd852fc2ddfcf68a4a62ba9e4ef83adabbf8921c8 ...
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2017-05-24 23:55:08
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