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于 2018-01-27 发布 文件大小:1967KB
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代码说明：

说明：  基于matlab的车牌识别，预处理。定位。识别.qiege(License plate recognition system based on MATLAB)

文件列表：

1\lpcseg.m, 16320 , 2018-01-09
1\车牌\1.jpg, 56525 , 2018-01-08
1\车牌\4.jpg, 25859 , 2018-01-08
1\车牌\5.jpg, 22917 , 2018-01-08
1\车牌\6.jpg, 18165 , 2018-01-08
1\车牌\7.jpg, 19502 , 2018-01-08
1\车牌\8.jpg, 32739 , 2018-01-08
1\car.jpg, 14597 , 2018-01-06
1\dw.jpg, 2063 , 2018-01-26
1\2.车牌灰度图像.jpg, 775718 , 2018-01-26
1\3.车牌二值图像.jpg, 1088718 , 2018-01-26
1\4.Radon 变换旋转后的二值图像.jpg, 31314 , 2018-01-23
1\5.统一成黑底白字.jpg, 1824 , 2018-01-23
1\6.黑白跳变小于某阈值的行则被视为背景.jpg, 1824 , 2018-01-23
1\7.单行白色点总数大于某阈值则该行被认为是背景.jpg, 1824 , 2018-01-23
1\8.单行白色点总数大于某阈值则该行被认为是背景.jpg, 1824 , 2018-01-23
1\9.搜索上下两条黑线后的结果.jpg, 1824 , 2018-01-23
1\10.反旋转去毛刺后.jpg, 1892 , 2018-01-23
1\11.切割处最小范围.jpg, 8605 , 2018-01-13
1\12.均值滤波后.jpg, 7238 , 2018-01-13
1\13.膨胀或腐蚀处理后.jpg, 7071 , 2018-01-13
1\14.字符分割归一化后 1.jpg, 687 , 2018-01-13
1\14.字符分割归一化后 2.jpg, 891 , 2018-01-13
1\14.字符分割归一化后 3.jpg, 343 , 2018-01-13
1\14.字符分割归一化后 4.jpg, 343 , 2018-01-13
1\14.字符分割归一化后 5.jpg, 343 , 2018-01-13
1\14.字符分割归一化后 6.jpg, 343 , 2018-01-13
1\14.字符分割归一化后 7.jpg, 343 , 2018-01-13
1\模板识别\Sam0.jpg, 1022 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam1.jpg, 756 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam2.jpg, 825 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam3.jpg, 831 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam4.jpg, 795 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam5.jpg, 828 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam6.jpg, 830 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam7.jpg, 763 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam8.jpg, 868 , 2011-11-23
1\模板识别\Sam9.jpg, 826 , 2011-11-22
1\模板识别\SamA.jpg, 792 , 2011-11-22
1\模板识别\SamB.jpg, 815 , 2011-11-22
1\模板识别\SamC.jpg, 839 , 2011-11-23
1\模板识别\SamD.jpg, 788 , 2011-11-22
1\模板识别\SamE.jpg, 781 , 2011-11-22
1\模板识别\SamF.jpg, 759 , 2011-11-22
1\模板识别\SamG.jpg, 850 , 2011-11-22
1\模板识别\SamH.jpg, 761 , 2011-11-22
1\模板识别\SamI.jpg, 756 , 2011-11-22
1\模板识别\SamJ.jpg, 774 , 2011-11-22
1\模板识别\SamK.jpg, 793 , 2011-11-22
1\模板识别\SamL.jpg, 716 , 2011-11-22
1\模板识别\SamM.jpg, 783 , 2011-11-22
1\模板识别\SamN.jpg, 794 , 2011-11-22
1\模板识别\SamO.jpg, 1022 , 2011-11-22
1\模板识别\SamP.jpg, 766 , 2011-11-22
1\模板识别\SamQ.jpg, 821 , 2011-11-22
1\模板识别\SamR.jpg, 804 , 2011-11-22
1\模板识别\SamS.jpg, 835 , 2011-11-22
1\模板识别\SamT.jpg, 751 , 2011-11-22
1\模板识别\SamU.jpg, 804 , 2011-11-22
1\模板识别\SamV.jpg, 782 , 2011-11-22
1\模板识别\SamW.jpg, 789 , 2011-11-22
1\模板识别\SamX.jpg, 811 , 2011-11-22
1\模板识别\SamY.jpg, 759 , 2011-11-22
1\模板识别\SamZ.jpg, 801 , 2011-11-22
1\模板识别\Sam云.jpg, 531 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam京.jpg, 543 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam使.jpg, 539 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam兰.jpg, 502 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam冀.jpg, 559 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam吉.jpg, 533 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam学.jpg, 547 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam宁.jpg, 529 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam川.jpg, 414 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam新.jpg, 506 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam晋.jpg, 531 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam桂.jpg, 542 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam沪.jpg, 497 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam津.jpg, 540 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam济.jpg, 512 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam浙.jpg, 498 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam渝.jpg, 858 , 2011-11-23
1\模板识别\Sam湘.jpg, 522 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam琼.jpg, 552 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam甘.jpg, 514 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam皖.jpg, 541 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam粤.jpg, 545 , 2010-08-26
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1\模板识别\Sam藏.jpg, 535 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam警.jpg, 543 , 2010-08-26
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1\模板识别\Sam闽.jpg, 539 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam陕.jpg, 541 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam青.jpg, 534 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam领.jpg, 530 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam鲁.jpg, 542 , 2010-08-26
1\模板识别\Sam黑.jpg, 516 , 2010-08-26

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  • sarshuju
    KI阈值算法，实现SAR图像变化检测时判别变化与非变化的区域所需要阈值的选取(the Kittler and Illingworth minimum-error thresholding algorithm)
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    一个时钟的简单实例。背景为白色，可根据实际需要改表盘等。(A simple example of a clock. The background is white, can be changed according to the actual needs of the dial.)
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  • taosang_v55
    本科毕设要求参见标准测试模型，均值便宜跟踪的示例，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合。( Undergraduate complete set requirements refer to the standard test models, Example tracking mean cheap, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane.)
    2016-12-05 13:49:46下载
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  • dengxiaoshishu
    等效视数表示遥感图像滤波后的滤波效果，这个程序可以计算等效视数。(Equivalent number of said filtering effect, this program can calculate the equivalent number of remote sensing images filtered.)
    2012-09-01 21:28:02下载
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  • yuzhihuafenge
    图像分割是把图像划分成具有实际意义的互补交迭的区域的集合。在图像分割之前，图像区域的数目未知，而在分割后各个区域同时满足均匀性和连通性的条件，故图像分割是一个复杂的过程，目前大多数研究都是针对某一类型图像或者某一具体应用的分割。图像阈值化分割的基本思想是确定一个阈值，然后把每个像素点的像素值和阈值相比较，根据比较的结果把像素划分为两类，前景(1)或背景(0)。该方法的关键是确定一个最优的阈值。常用的阈值确定方法有直接门限法、类间最大方差法(otsu法)、分水岭算法、最小误差法、最大熵法等。该段代码就是图像的阈值分割。(The image segmentation is divided into the practical significance of the emerging area of complementary set. In the image segmentation, before the number of image region, the unknown, and after each area in division at the same time satisfy the uniformity and connectivity condition, so the image segmentation is a complicated process now, most research are for a certain type image or a particular application of the division. Image threshold segmentation of the basic idea is to determine a threshold, then put each pixel threshold value of the pixels and compared, according to the result of the comparison the pixel divided into two categories, the prospect (1) or background (0). This method is the key to determine an optimal threshold. Commonly used method to determine the threshold value of direct threshold method, the largest of the variance between method (otsu method), watershed algorithm, the minimum error method, the maximum entropy method, etc. When the code is image threshold segm)
    2011-11-14 21:10:46下载
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    说明：  PCA Kmeans-master图像变化检测算法设计(ChangeDetectionPCAKmeans-master)
    2020-12-24 16:39:06下载
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  • GUI
    说明：  首先对指纹图像进行预处理，包括图像的分割，增强，二值化，细化。对细化后的图像进行特征点的提取，最后通过细节特征匹配完成指纹的识别。(Firstly, the fingerprint image is preprocessed, including image segmentation, enhancement, binarization and thinning. The refined image is extracted by feature points, and the fingerprint recognition is completed by minutiae feature matching.)
    2019-05-07 13:46:08下载
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