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C与C++图像处理编程源代码.BMP解析原代码,已经经过测试验证.能够显示1024*1024 2^24种颜色-C and C image processing program source code. BMP analytic original code, already after testing. to demonstrate 1024 * 1024 2 ^ 24 colors
Date : 2008-10-13 Size : 2.93kb User : cj

车牌识别系统 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-number plate recognition system for use when used to break pic examples directory of images, Click the button followed by a "U-turn", "1", "2" and "3" and "4" and "5", can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color -
Date : 2008-10-13 Size : 707.17kb User : 洪清启

这是利用VC++6.0开发的汽车车牌识别系统,其基本原理是采用了基于车牌颜色对的最新的车牌识别技术。相关技术有:车牌定位,字符定位,车牌倾斜纠正,字符识别等。源代码可以直接编译运行,识别的图象要求为彩色照片24位。 -This is the VC 6.0 automobile license plate recognition system Its basic tenets are based on the use of color plates on the latest technology to identify the license plate. Related technologies : vehicle positioning, character positioning plates tilt corrected, such as character recognition. Source code can be directly translated operations, the identification requirements for image color photographs of 24.
Date : 2008-10-13 Size : 560.7kb User : henry

车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-positioning plates for use when used to break pic examples directory of images, Click the button followed by a "U-turn", "1", "2" and "3" and "4" and "5", can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color -
Date : 2008-10-13 Size : 113.28kb User : csyw

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-use when used to break pic examples directory of images, then click the buttons were "transferred" "1" and "2", "3" and "4" and "5", we can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color -
Date : 2008-10-13 Size : 2.61mb User : 张甲杰

用windows字体,形成32*24的点阵程序-windows fonts used to form the 32 * 24 lattice procedures
Date : 2008-10-13 Size : 1.01mb User : 赵鑫

对一幅带有人脸信息的24位真彩色bmp文件,通过基于肤色信息的彩色图象分割法,对人脸区域的检测,以及区域标定
Date : 2008-10-13 Size : 753.18kb User : 王媛琼

把24位的图片转换为8位的灰度图,并自动保存为bmp格式
Date : 2008-10-13 Size : 3.43mb User : 赵笑可

vc++编程实现对24位图的操作,主要包括边缘检测和轮廓提取,其中包括了实验所用的图片,可直接运行。
Date : 2008-10-13 Size : 228.22kb User : 许良武

汉字库浏览/转换工具 可以按C或汇编等格式创建生成小字库,用手嵌入式开发 VB6,XP下通过 附带16*16点阵和24*24点阵汉字库
Date : 2008-10-13 Size : 439.9kb User : 常工

4位8位16位24位BMP格式 数据解析 生成PALLETE PATTERN
Date : 2008-10-13 Size : 12.11kb User : 赵宝鑫

汽车车牌识别中,字符识别是用的字符和数字模板,binary+chars24X48,大小是24*48
Date : 2008-10-13 Size : 150.18kb User : dengxin

车牌定位 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j= Pi,j-Pi,j-1 i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-positioning plates used to break pic examples directory of images, and then click the button "turn", "1", "2", "3" and "4" and "5", can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color-gt; 256-color grayscale. 2. Pretreatment : median filter. 3. Binary : an initial threshold value T A pair of images for two to be two binary images B value. T initial threshold value to determine the method is : Select threshold T = Tc - (Tc-Gmin) / 3, respectively Gmin saturated and is the highest and the lowest gray value. The threshold values for different licenses are certain adaptability, to ensure that basic background was home to 0, to highlight regional licenses. 4. Weakened background interference. The images do sim
Date : 2008-10-13 Size : 717.34kb User : 何问宇

车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439;j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
Date : 2009-04-26 Size : 733.14kb User : feigejafe

VC++数字图像模式识别技术及工程实践 一书中的程序源代码。-VC digital image pattern recognition technology and engineering practice a book of the source code.
Date : 2025-12-22 Size : 26.71mb User : 任民

车牌定位 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j= Pi,j-Pi,j-1 i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-positioning plates used to break pic examples directory of images, and then click the button "turn", "1", "2", "3" and "4" and "5", can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color-gt; 256-color grayscale. 2. Pretreatment : median filter. 3. Binary : an initial threshold value T A pair of images for two to be two binary images B value. T initial threshold value to determine the method is : Select threshold T = Tc- (Tc-Gmin)/3, respectively Gmin saturated and is the highest and the lowest gray value. The threshold values for different licenses are certain adaptability, to ensure that basic background was home to 0, to highlight regional licenses. 4. Weakened background interference. The images do sim
Date : 2025-12-22 Size : 717kb User : 何问宇

车牌识别系统 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-number plate recognition system for use when used to break pic examples directory of images, Click the button followed by a "U-turn", "1", "2" and "3" and "4" and "5", can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color-
Date : 2025-12-22 Size : 729kb User : 洪清启

车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-positioning plates for use when used to break pic examples directory of images, Click the button followed by a "U-turn", "1", "2" and "3" and "4" and "5", can achieve precise positioning of the plates. Concrete steps 1.24 true color-
Date : 2025-12-22 Size : 113kb User : csyw

对一幅带有人脸信息的24位真彩色bmp文件,通过基于肤色信息的彩色图象分割法,对人脸区域的检测,以及区域标定-On a piece of information with a human face 24 true color bmp files, color information based on color image segmentation method of human face region detection, as well as regional calibration
Date : 2025-12-22 Size : 753kb User : 王媛琼

把24位的图片转换为8位的灰度图,并自动保存为bmp格式-To 24 images converted to 8-bit grayscale, and automatically saved as bmp format
Date : 2025-12-22 Size : 3.71mb User : 赵笑可
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