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具有倾斜矫正功能的车牌定位和字符分割算法研究 评分:

一般来说,整个车牌识别系统分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大部 分。本文在现有研究算法的理论基础上,详细阐明了在Visual C ++平台下,采集到的图 像经过灰度化、二值化、边缘检测、中值滤波等一系列预处理过程;在车牌定位模块中, 本文在采用了边缘检测和二值化方法的基础上,利用灰度跳变的特点,检测到车牌的上下 边界,然后在此基础上,利用垂直投影法检测车牌的左右边界。至此,车牌完全定位出来; 在车牌图像的倾斜矫正模块中, 本文通过对图像左右半边目标像素平均高度的统计来进行 倾斜的调整;最后利用先粗分得到字符的大致高度,后细分得到单个字符的宽度的方法, 精确分割单个字符;在此基础上系统可以实现后续开发,实现最后一步的字符识别。在这 个前提下同时指出了 系统的不足和有待提高的方向。
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2012-05-11 上传大小:2.48MB
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评论 共3条

u010429434 比较详细的理论说明,但是对我这种初学者来说,没有代码比较不方便啊
2014-07-25
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quaibao 理论知识,可以看看
2014-03-07
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mgxz2234 哎,全是理论,对我没什么太大的用处
2012-07-12
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基于opencv2.4.9的车牌定位倾斜校正、字符分割代码实现。含详细注解。

本人最近练手做的小项目,在CSDN上也参考了很多代码,积分花了不少可是大多都没用上!要么是版本不对劲,要么是完全读不懂,所以自己上传了!代码包括车牌定位,车牌倾斜校正,字符分割。字符的识别部分未做完。

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有详细注解的基于opencv2.4.9的车牌定位倾斜校正、字符分割代码实现源码

有详细注解的基于opencv2.4.9的车牌定位、倾斜校正、字符分割代码实现源码。 本人最近练手做的小项目,在CSDN上也参考了很多代码,积分花了不少可是大多都没用上!要么是版本不对劲,要么是完全读不懂,所以自己上传了!代码包括车牌定位,车牌倾斜校正,字符分割。字符的识别部分未做完。 车牌识别 基于opencv2.4.9的车牌定位、倾斜校正、字符分割代码实现。含详细注解。

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车牌倾斜校正

车牌倾斜校正,基于Radon变换的车牌倾斜校正实现和应用。

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车牌识别系统中车牌定位以及倾斜矫正

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radon变换车牌倾斜校正Matlab代码

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【OPENCV】图像的预处理(灰度图、二值化、字符矫正(旋转))

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车牌识别中的倾斜车牌校正算法

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车牌字符分割

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二值图像的Hough变换纠正倾斜角度

用MATLAB编写的用二值图像的Hough变换对图像的倾斜角度进行自动纠正,对于图像中有竖条状的图像,效果不错

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基于MATLAB的车牌识别的仿真

能对车牌进行矫正、定位、字符分割等,在matlab2014a版本下运行完全正确

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车牌倾斜校正matlab程序

matlab 车牌识别 倾斜校正

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车辆图像中的车牌定位字符分割算法研究

该文献是一篇很优秀的车牌字符分割算法的硕士学位论文,对研究车牌识别和字符分割的工作人员和在校学生都有很大的参考价值。 车牌字符分割首先,对定位后的彩色车牌图像进灰度化、二值化、统一背景处理:再平滑含有噪声干扰的车牌图像,对倾斜的车牌图像进行倾斜矫正处理,去除车牌的边框;然后采用连通域和投影相结合的车牌字符分割算法对车牌图像进行分割,提取出单个的车牌字符;最后对其进行归一化处理,统一各个字符的大小。并细化字符,提取每个字符的骨架,为后面单个字符识别中的字符特征提取做准备。

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MATLAB开发了一套车牌识别系统,完成车牌定位车牌字符分割车牌字符识别

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python,Opencv实现的车牌识别定位分割代码

python配合Opencv库 实现的车牌识别定位及分割代码:1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图 2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后,再对其进行中直滤波 3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测 4、对二值化的图像进行腐蚀,膨胀,开运算,闭运算的形态学组合变换 5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找,根据车牌的长宽比提取车牌 可作为Python,opencv及车牌识别技术的学习用。

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车牌识别系统从车牌定位字符分割车牌识别效果不错的C++源代码

本项目是我用基于Opencv和C++实现的一整套车牌识别系统从定位、分割到字符识别的源代码,可直接运行使用,效果还不错。

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此程序实现用Hough变换和数学形态学变换对二值车牌图像进行水平倾斜校正

随着科技的发展 ,车牌识别系统得到了很多应用 .车牌识别系统包含三个部分 :车牌定位、字符分割和字符识别 .车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤 .车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题 .这些问题容易造成分割不准确 ,甚至分割错误 .针对这些问题 ,该文提出了一种先分段 ,再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法 ,同时提出目标增强的预处理方法 .大量实验表明 ,该算法较好地解决了以上问题 ,适用于各种质量的车牌图像 ,分割的准确率较高

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