车牌识别预处理优化的研究与实现

为了解决车牌定位过程中拍摄图像背景复杂,噪声大,检测准确率偏低的问题,提出简便有效抗干扰强的车牌定位算法。首先将彩色图像转换为灰度图像,其次设定灰度门限区分图像目标和背景,进行二值化处理,然后使用So

字符分割是车牌识别中关键的一步。但在实际处理中，预处理的不足常常给字符分割带来很大难度，甚至导致分割的失败，在对车牌字符分割前的预处理方法进行了研究之后，提出了新的预处理方法，该方法包括反色判断、局部

Research and Implementation of License Plate Location and Character Segmentation

车牌识别系统中的车牌定位和分割算法研究和实现 采用vc编程语言

iflytek TextBrewer经历了一系列的改进，其中两个最显著的改变是引入了CRF解码层和优化了数据预处理过程。CRF解码层的加入在Ner任务中发挥着关键作用，它提高了模型在序列标注方面的表现

C#异常处理与预处理，很详细理论与事例很好很详细

使用matlab编程,模板匹配法识别字符,可以判断出新能源车牌(绿牌)和蓝牌并识别字符,理论上调整参数后可以识别黄牌(卡车车牌)。

基于OpenCV的抑菌圈标签识别预处理算法实现，黄建琼，朱冰莲，在VC6.0开发环境下，结合OpenCV开源计算机视觉库，编程实现了抑菌圈药物标签自动识别的预处理算法，主要包括灰度化处理、药片定位��

基于数字图像处理的车牌识别技术的研究，彭运生，王晨升，车牌识别系统（LicensePlateRecognition简称LPR）技术广泛应用于智能交通系统中，一般分为车牌预处理、定位、字符分割和字符识别

专为课程设计所作，很实用，包过部！部分程序代码：%图像采集模块A=imread('car.jpg');figure,imshow(A),title('原始图像')%图像灰度化模块B=rgb2gray(