使用說(shuō)明
使用時(shí)打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉(zhuǎn)”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實(shí)現(xiàn)精確的車牌定位。
具體步驟
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預(yù)處理:中值濾波。
3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。
4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。
5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波
區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。
7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標(biāo)簽：
pic
使用說(shuō)明
目錄
上傳時(shí)間：
2014-01-17
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為研究棉田農(nóng)藥噴灑機(jī)器人導(dǎo)航路徑識(shí)別方法, 以
自然環(huán)境下采集的棉田圖像為研究背景, 在L ab 色彩空間
進(jìn)行處理, 把棉株從土壤背景中識(shí)別出來(lái)。通過(guò)最大方差閾
值分割法將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像, 并經(jīng)過(guò)中值濾波去除噪
聲。二值圖像垂直方向投影做直方圖, 利用波谷位置確定左
右壟分界線。根據(jù)左右壟棉株位置平均得到導(dǎo)航離散點(diǎn), 通
過(guò)Hough 變換得到導(dǎo)航路徑, 進(jìn)而得到導(dǎo)航控制參數(shù)。利用
坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系將圖像坐標(biāo)系中的導(dǎo)航信息轉(zhuǎn)換到世界坐
標(biāo)系, 從而控制機(jī)器人行走。基于A S2R 機(jī)器人對(duì)連續(xù)動(dòng)態(tài)
圖像進(jìn)行分析, 該方法獲得的導(dǎo)航參數(shù)是完全可行的。
標(biāo)簽：
圖像
背景
ab
農(nóng)藥
上傳時(shí)間：
2016-07-18
上傳用戶：sammi
