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who know the knowledge of car number plate recognition?how to locate the number plate in a car image?if know .Email:shangjunhui@263.net
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aoao 2001-02-17
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看了以上各位的发言,我看有谁还敢说CSDN上的全是菜鸟!
hawk_yan 2001-02-16
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不好意思，开学后一直没有上网，今天又发现有这么多人在参与讨论，图象的fft和wavelet的变换程序，我这里没有，不过网上和书上这类原代码很多，我不知道SJH是在做研究工作还是成品开发工作。如果是研究工作的化，我建议你使用MATLAB语言进行你的研究工作。至于为什么你可以去问一问使用它的研究人员。至于快速模版匹配我也没招。因为没有对它进行研究过。不过如果想进行边沿提取和处理我觉得DCT变换也很不错，具体细节你可以看一看图象压缩方面的书。希望能与CV和SJH多多交流。
sjh 2001-02-14
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hope to keep in touch.
cv 2001-02-14
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sjh:
我作过一些工作，但是没有完成下去（因为有其他的课题），我对车牌定位有些方法和思路，就是数字识别没有做太多工作，我觉得模板匹配肯定是不行的。我现在有些时间做些工作，可以大家合作做作！我的mail is : netman2k@263.net
我作过一些工作，但是没有完成下去（因为有其他的课题），我对车牌定位有些方法和思路，就是数字识别没有做太多工作，我觉得模板匹配肯定是不行的。我现在有些时间做些工作，可以大家合作做作！我的mail is : netman2k@263.net
sjh 2001-02-14
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hawk_yan，你能给我图象fft或小波变换的原程序吗？(c++ or VC++),thanks
sjh 2001-02-12
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com235(com235),what means?
com235 2001-02-12
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有个人说有这东西，
马上我的同事说：“如果有，（如果不是用来立项骗钱的话），我一头在这地上碰死”
马上我的同事说：“如果有，（如果不是用来立项骗钱的话），我一头在这地上碰死”
sjh 2001-02-12
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怎样能快速进行模板匹配？
hawk_yan 2001-02-06
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你的意思是不是在照牌域部分没有明显的高频分量?
如果是这样,那在好的算法也识别不出来了,因为照牌底色和周围以及号码颜色灰度级别肯定有教大差别的,除非你的摄象头分辨率不高,感光度不强.所以只要有明显差异就存在高频分量,即图象的边沿.另外,我又想了一下找照牌位置的问题.我想能不能简化一下图象编码.把它转化成传真机那种的01代码格式,既对灰度图象归一化处理.这样整个图象就变成了简单的图象线条.然后在用模版匹配法进行边沿搜索之类工作,最后把牌照定位出来不就行了嘛?
不知思路是否正确,请诸位赐教.
如果是这样,那在好的算法也识别不出来了,因为照牌底色和周围以及号码颜色灰度级别肯定有教大差别的,除非你的摄象头分辨率不高,感光度不强.所以只要有明显差异就存在高频分量,即图象的边沿.另外,我又想了一下找照牌位置的问题.我想能不能简化一下图象编码.把它转化成传真机那种的01代码格式,既对灰度图象归一化处理.这样整个图象就变成了简单的图象线条.然后在用模版匹配法进行边沿搜索之类工作,最后把牌照定位出来不就行了嘛?
不知思路是否正确,请诸位赐教.
sjh 2001-02-06
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我的意思是经过车牌域的高频无明显的分量，必须再处理后才能定位，因而降低了实时性。感谢
hawk_yan()的言论。希继续联系。
hawk_yan()的言论。希继续联系。
sjh 2001-02-06
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我的意思是经过车牌域的高频无明显的分量，必须再处理后才能定位，因而降低了实时性。
bush 2001-02-06
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关注·！！
bush 2001-02-06
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关注·！！
hawk_yan 2001-02-06
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没错我是这个意思，不知对不对
sjh 2001-02-06
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找图象的边沿就如同图象的边缘检测，你的意思是不是找到边缘再模板匹配进行定位？
sjh 2001-02-06
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找图象的边沿就如同图象的边缘检测，你的意思是不是找到边缘再模板匹配进行定位？
hawk_yan 2001-02-05
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不是吧,这种变换是很快的,用VC做的JPEG.lib就用的DCT变8*8的小块进行变换.奔腾pro的机子不到一秒就完成了640*480图象压缩.这其中还包括量化,huffman编码的过程.所以实时性应该不成问题.只剩高频分量的图象就是简单的物体边沿,你可以对其进行细化,断点判断和连接.
剩下的问题就是怎样从这些线形物体中抠出汽车牌照这个边沿图象物体.我觉的这是个特征点的选取问题.不知你看过图象模型对象编码这类的书没有.或许对你有些帮助.因为牌照周围总有一些固定的边沿物体.如车灯,保险杠等能否作一个边沿搜索的程序来进行判断.
我也是半瓶子醋,不过我对图象处理方面的只是还是很感兴趣的,希望诸位多多指教.共同促进.
剩下的问题就是怎样从这些线形物体中抠出汽车牌照这个边沿图象物体.我觉的这是个特征点的选取问题.不知你看过图象模型对象编码这类的书没有.或许对你有些帮助.因为牌照周围总有一些固定的边沿物体.如车灯,保险杠等能否作一个边沿搜索的程序来进行判断.
我也是半瓶子醋,不过我对图象处理方面的只是还是很感兴趣的,希望诸位多多指教.共同促进.
sjh 2001-02-05
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hawk_yan(),图象频谱变换后的分析的确是一种方法，但在识别中运算复杂，不适合实时性，因而较好的方法是在时域中分析，对于数字及字母可采用BP网络的方法进行识别，但定位车牌的方法呢？感兴趣及懂的人请与我联系。shangjunhui@263.net thanks.
hawk_yan 2001-02-05
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即学了图象处理,又学了模式识别,单就是没有将模式识别应用到图象处理当中.上研究生的早期有一个大作业,既将神经网络用于模式识别当中.后来作了一个用BP网络进行印刷体字母识别的算法(不好意思是用matlab做的).能凑和着用,后来作课题时选了图象通信,里面涉及图象压缩问题.其中又涉及空频变换(DCT/K-L变换)和时频分析(wavelet变换)问题.
我没做过照牌识别,但从的经验和知觉来看,可以将cuiht同志的频谱变换(空频变换也好还是时频分析也好)作为图象的预处理,这时得到图象的高频分量,即图象的边沿,因为照牌边沿在整个汽车边沿中是有它特殊的形状的,你可以多选几个边沿信息样本对其进行训练,用BP网络也好或是特征点提取也好.这样你就可以进行模式识别了.不知思路是否可行,请众位大虾赐教.
我没做过照牌识别,但从的经验和知觉来看,可以将cuiht同志的频谱变换(空频变换也好还是时频分析也好)作为图象的预处理,这时得到图象的高频分量,即图象的边沿,因为照牌边沿在整个汽车边沿中是有它特殊的形状的,你可以多选几个边沿信息样本对其进行训练,用BP网络也好或是特征点提取也好.这样你就可以进行模式识别了.不知思路是否可行,请众位大虾赐教.
sjh 2001-01-17
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cuiht,你这种以尺寸定位的方法是行不通的，关键是先处理后找到牌照的大致位置后再赋与尺寸才行得通，但开始怎样处理呢？谁能告诉我？尚。
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