二值化的大律法最优阈值算法，用vc++编写

针对BMP格式图片，用C语言实现对车牌的二值化处理，为后续车牌识别打下基础，适用于编程初学者。

C++图像二值化代码，很简单能看懂，很简单能看懂，很简单能看懂。

主要介绍了python图片二值化提高识别率代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

看帖子的时候想起来以前好像搞过这玩意儿，翻翻帖子和吃灰的文件夹 找到了五年前的帖子和源码，简单收拾下还能跑起来 简化步骤 1、二值化图片 2、区域截图分割 3、图片转字符 4、保存特征字符 5、获得新的图片后重复 1-3 比对 4 记录的特征得到结果

包含图像压缩、图像二值化、图像降噪和边界获取，中线补线以及OLED显示，不包含整车控制部分。

在vs2005+opencv2.0平台下，读入三帧图像，采用三帧差分进行运动目标检测，并对差分结果进行自适应二值化，膨胀腐蚀后进行连通域检测，最后分割出目标图像

| 简体中文 DBNet-lite-pytorch 这个项目之后会在这里更新,我把之前的项目都做了下整合 环境配置 pip install -r requirement.txt cd models/dcn/ sh make.sh 水平或倾斜文本格式 照着icdar2015的格式, x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,label, image │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... label │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 弧形文本的格式 数据格式, x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4 ...xn,yn,label n个点组成，n的个数可以不定 image │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... label │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 训练部分 在根目录的

最近在折腾验证码识别。最终的脚本的识别率在92%左右，9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右。好吧，其实是验证码太简单。下面就是要识别的验证码。 我主要用的是Python中的PIL库。 首先进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色比较浅，所以可以设定一个阈值直接过滤掉。这里我设置的阈值是150，像素大于150的赋值为1，小于的赋为0. def set_table(a): table = [] for i in range(256): if i < a: table.append(0) else: table.append(1) ret