基于阈值分割的车牌定位识别,通过对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌的预处理，并运用基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现车牌区域定位。然后采用模板匹配的方法对输出的字符图像和模板库里的模板进行匹配得到对应的字符信息。本文基于MATLAB的GUI工具进行设计仿真实验，实验表明，整体方案有效可行，基于阈值分割的车牌识别技术在其识别正确率、速度方面具有独特的优势及广阔的应用前景。
2021-04-08 09:07:56
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数字图像处理课程第四次作业的代码，包括中值滤波（Median Filtering）、高斯滤波（Gaussian Filtering）、反锐化掩模（Unsharp Masking）、索贝尔边缘检测（Sobel Edge Detector）、拉普拉斯边缘检测（Laplacian Edge Detector）坎尼算法（Canny Algorithm）。参考课本是冈萨雷斯《数字图像处理》英文第三版
2021-04-04 15:51:34
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开发环境VS2015,C#平台基于OpenCV的图片倾斜校正小Demo,内含工程和用于测试的图片。倾斜校正流程为: Canny边缘检测、形态学膨胀、概率霍夫变换直线查找、角度计算、图片旋转。
2021-03-31 18:11:48
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非理想虹膜图像往往存在虹膜边缘模糊、灰度变化不均匀、位置偏移及光斑干扰等问题，这些问题的存在会在一定程度上影响虹膜内外边界定位的准确率。针对这个问题，提出采用并查集和边缘检测模板的方法来对非理想虹膜进行内外边界定位。内边界定位首先采用并查集方法完成瞳孔区域粗定位，然后采用Hough变换对瞳孔进行精确定位；外边界定位先利用一系列边缘检测模板大致确定外圆的位置，再依据外边界附近圆环内边缘点的密度来最终完成外边界的精确定位。实验结果表明，对于非理想虹膜图像，该方法的定位正确率和定位速度均高于其他同类方法。
2021-03-28 10:00:21
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利用VC++实现图像的边缘检测 这里用的是LOG算子 程序经过调试 可以运行 利用VC++实现图像的边缘检测 这里用的是LOG算子 程序经过调试 可以运行
2021-03-27 12:16:20
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