本文提出一种彩色图像车牌定位方法(LPLCCED). 首
先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法, 将车牌的颜色对约束条件融
合到边缘检测算法中, 本专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围. 接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算
法, 最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证. 该流程的各个环节都可以通过硬件实现,
2021-03-15 10:28:14
3.01MB
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图像矩阵[122 68 117
151 115 141
123 153 87]
x方向算子[-1 0 +1
-2 0 +2
-1 0 +1]
y方向算子[+1 +2 +1
0 0 0
-1 -2 -1]
Gx_temp1 = 117 + 141*2 + 87 = 486
Gx_temp2 = 122 + 151*2 + 123 = 547
Gx_data = 547-486 = 61
Gy_temp1 = 122 + 68*2 + 117 = 375
Gy_temp2 = 123 + 153*2 + 87 = 516
Gy_data = 516-375 = 141
Gxy_square = 61 * 61 + 141*141 = 23602
Dim = sqrt(23602) = 153
153 > 30，输出1
2021-03-14 21:29:41
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支持24位彩色BMP图像的读取，输出，二值化，边缘检测。
包含用VS2019写的整个项目包，可以用 Visual Studio2019直接运行
2021-03-14 10:31:06
2.68MB
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matlab版图像读取， 颜色转换 ，灰度化， 二值化， 边缘检测， 进行最小二乘法拟合。将不标准圆进行拟合。获得最后的圆心坐标以及半径大小。
2021-03-10 21:34:41
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