本项目是我用基于Opencv和C++实现的一整套车牌识别系统从定位、分割到字符识别的源代码，可直接运行使用，效果还不错。
2024/12/31 18:21:20
18KB
1
模板匹配与车牌识别是以计算机数字图像处理，模式识别等技术为基础，对图形进行预处理及边缘检测等过程来实现对车牌区域的定位，然后对车牌区域进行图像裁剪、归一化、字符分割及保存，最后将分割得到的字符图像与模板进行匹配识别，从而输出匹配结果。
代码在matlab可以直接运行。
代码在matlab可以直接运行。
2024/12/28 11:13:18
1.91MB
1
通过使用matlab软件图像处理功能，对车牌图像进行图像预处理、边缘检测、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别等5个基本处理，使用基于HSV颜色空间的车牌定位方法和基于模板匹配的字符识别算法，对所要求的汽车车牌进行信息提取，并得出最终结果。
2024/11/17 13:21:43
11.96MB
1
基于MATLAB的识别车牌车位管理系统的GUI界面设计（源程序-说明文档-演示视频）功能强大，操作流程；
1、选择图片（图中按钮），选取入库车牌2、开始识别（图中按钮）；
3、出库识别（图中按钮），同时可以查看车牌的预处理操作内容；
代码流程：入库:1、图像预处理包括：车牌粗定位、倾斜矫正、二值化、两次形态处理；
2、车牌精确定位；
3、车牌字符分割；
4、字符识别选择入库：车位减少，之前100变成99；
出库，识别:(同上)车位增加恢复到100；
计算停车时间和停车费用；
1、选择图片（图中按钮），选取入库车牌2、开始识别（图中按钮）；
3、出库识别（图中按钮），同时可以查看车牌的预处理操作内容；
代码流程：入库:1、图像预处理包括：车牌粗定位、倾斜矫正、二值化、两次形态处理；
2、车牌精确定位；
3、车牌字符分割；
4、字符识别选择入库：车位减少，之前100变成99；
出库，识别:(同上)车位增加恢复到100；
计算停车时间和停车费用；
2024/4/27 6:29:20
46.23MB
1
本文提出了一套简洁高效的车牌识别方法，首先在字符分割上改进了传统的投影算法采用了在二值中对白色像素进行垂直投影的方法。
2024/1/17 23:49:16
293KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB