使用說明
使用時打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實現精確的車牌定位。
具體步驟
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預處理: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性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。
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
區域灰度基本被賦值為0?？紤]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.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
pic
使用說明
目錄
上傳時間：
2014-01-17
上傳用戶：851197153
兩臺處理機A 和B處理n個作業。設第i個作業交給機器
A 處理時需要時間ai，若由機器B 來處理，則需要時間bi。由于各作
業的特點和機器的性能關系，很可能對于某些i，有ai >=bi，而對于
某些j，j!=i，有aj<bj。既不能將一個作業分開由兩臺機器處理，也沒
有一臺機器能同時處理2 個作業。設計一個動態規劃算法，使得這兩
臺機器處理完成這n 個作業的時間最短（從任何一臺機器開工到最后
一臺機器停工的總時間）。研究一個實例：（a1,a2,a3,a4,a5,a6）=
（2,5,7,10,5,2）；（b1,b2,b3,b4,b5,b6）=（3,8,4,11,3,4）
標簽：
處理機
機器
上傳時間：
2014-01-14
上傳用戶：獨孤求源
