本文介绍了课程设计的内容和步骤，然后分析了图像与处理中运用到的处理方法，如灰度变换，中值滤波，二值化等。最后是检测车牌上下界和左右界，从而定位出车牌。

汇总了今年来，用于车牌设别的各种方法。包括分级RBF网络，聚类分析，小波空间，KPCA,K_L变换，等等多种方法

VC6.0车辆图像处理车牌识别系统 分为： 牌照识别的图像处理部分 牌照识别获取图像的接口定义 牌照识别车牌识别主出口的接口定义

车牌自动识别系统又是智能化交通系统非常重要的发展方向。基于光学字符识别技术的车牌识别技术为以计算机视觉为基础的智能交通管理系统的实际应用提供了契机。

分七步实现车牌检测，采集图像变灰度图像；灰度均衡化；边缘检测；定位车牌；分割车牌；图像二值化

基于OTSU法的车牌自动定位技术研究，算法所需的时间较短，满足实时要求。

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。

车牌识别VC++，包括定位和汉字识别 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CPatternDlg message handlers BOOL CPatternDlg::OnInitDialog() { CFile cf; CDialog::OnInitDi

车牌识别方法实现与讨论,C# 给初学openCV或者不熟悉openCV的爱好者。

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