車牌定位---VC++源代碼程序
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預(yù)處理:中值濾波。
3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。
4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。
5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波
區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。
7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標(biāo)簽:
1.24
256
圖像
閾值
上傳時(shí)間:
2013-11-26
上傳用戶:懶龍1988
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預(yù)處理:中值濾波。
3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。
4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。
5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波
區(qū)域灰度基本被賦值為0??紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。
7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標(biāo)簽:
Gmax-G
1.24
Gmax
閾值
上傳時(shí)間:
2014-01-08
上傳用戶:songrui
代入法的啟發(fā)示搜索
我的代碼實(shí)現(xiàn)是:按照自然語言各字母出現(xiàn)頻率的大小從高到低(已經(jīng)有人作國(guó)統(tǒng)計(jì)分析了)先生成一張字母出現(xiàn)頻率統(tǒng)計(jì)表(A)--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z)
,再對(duì)密文字母計(jì)算頻率,并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統(tǒng)計(jì)表(B),通過兩張表的對(duì)應(yīng)關(guān)系,不斷用A中的字母去替換B中的字母,搜索不成功時(shí)就回退,在這里回朔是一個(gè)關(guān)鍵。
標(biāo)簽:
字母
頻率
搜索
代碼
上傳時(shí)間:
2015-10-24
上傳用戶:wanqunsheng