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
該程序模擬UNIX中save與resume函數(shù),并介紹在VC中如何使用匯編進行機器級的操作.
主函數(shù)很簡單首先引入兩個外部函數(shù),extern "C"表示按傳統(tǒng)C命名習慣.函數(shù)save將程序指針保存在(*s)中并返回0,為什么有
if(save(&sp)){...}
if后的語句看起來永遠都不會被執(zhí)行,但是運行結(jié)果表明它被執(zhí)行了.這個問題同UNIX中處理機調(diào)度函數(shù)(switch)的那個if語句(第一句)一樣.
程序執(zhí)行完save(&sp)后得到因為條件為假而執(zhí)行else語句,卻在判斷之前將程序指針保存在sp中了.
else語句中的resume(&sp),該函數(shù)很狡猾將堆棧中的返回地址改變了,改到了sp所指出,即將程序指針改到了執(zhí)行條件判斷前.resume返回1,條件滿足,執(zhí)行if語句.
save函數(shù)堆棧:
eip ebp+8
s ebp+4
ebp ebp+0
resume函數(shù)堆棧與save的相同.
新建一個win32的工程,將unixc.cpp和unix.obj加入過程即可.
unix.obj是用masm6.11生成的:ml /c /coff unix.asm,生成coff格式的obj而不是omf格式.
標簽：
save
resume
extern
函數(shù)
上傳時間：
2015-09-10
上傳用戶：變形金剛
