車牌定位－－－VC++源代碼程序
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預(yù)處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
1.24
256
圖像
閾值
上傳時間：
2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預(yù)處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
Gmax-G
1.24
Gmax
閾值
上傳時間：
2014-01-08
上傳用戶：songrui
基于事件驅(qū)動的串口通訊控件
消息幀數(shù)據(jù)格式:
1 0 A B X X
其中 10 為消息標識,
AB表示文本長度,L=A*100+B
XX為配位字符,任意
控制幀數(shù)據(jù)格式
0 1 A B M N
其中 01為控制標識,
AB為請求標識
MN為附加標識
11表示請求對方接收文件,M表示描述字串中文件名子串的長度
N表示描述字串中文件大小子串的長度
10通知對方放棄傳輸
00通知文件傳輸完畢
01請求對方發(fā)送數(shù)據(jù), MN為10請求發(fā)送下一個
MN為00請求重發(fā)
數(shù)據(jù)幀數(shù)據(jù)格式
0 0 A B M N
其中 00 為數(shù)據(jù)標識,
AB表示數(shù)據(jù)長度,L=A*100+B
MN為校驗,M*100+N=A+B
標簽：
100
幀
數(shù)據(jù)格式
10
上傳時間：
2015-10-06
上傳用戶：拔絲土豆
