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carplate

于 2020-10-29 发布
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代码说明:

说明:  首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究,然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统,文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法,然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置,用彩色分割法来完成车牌分割,最后,运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)

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  • beta_0
    很好用的风能利用系数曲线,对开始学习的同学有帮助(Good use of wind energy utilization coefficient curve, start learning help students)
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  • CarSig
    是一个车牌识别程序,对开发车牌识别应用的程序员有借鉴作用。(A license plate recognition program, the development of license plate recognition application programmer reference.)
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  • HistAdaptFuzz
    直方图自适应模糊分割算法,基于图像直方图统计信息的模糊分割算法,算法简单,速度快(Histogram adaptive fuzzy segmentation algorithm, based on image histogram statistics of the fuzzy segmentation algorithm, algorithm is simple, fast)
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  • mx-maskrcnn-master
    说明:  我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象,同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN,该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单,只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外,Mask R-CNN 很容易推广到其他任务,例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果,包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks,Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩,包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)
    2020-06-17 15:20:12下载
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