1 引言 數(shù)字圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺、自動(dòng)化檢測(cè)和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。通用的圖像處理系統(tǒng)采用圖像采集卡將圖像傳送至PC,從而實(shí)現(xiàn)圖像處理的各種算法。近年來,隨著集成電路和嵌入式技術(shù)的發(fā)展,特別是
摘要 針對(duì)車輛壓線的違章行為,提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺的車輛壓線檢測(cè)方法。首先利用Hough變換對(duì)交通視頻圖像中的黃線實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提?。蝗缓笥帽尘安罘◤膱D像中提取前景車輛,并用大津法將車輛分割出來,從而獲得車輛位
汽車安全性受到人們更多的關(guān)注,高科技在汽車中的應(yīng)用層出不窮,車道偏離報(bào)警(ldw)系統(tǒng)就是一例。專家指出,約有50%的汽車事故是偏離正常行駛的車道引起的,究其原因主要是駕駛員心神煩亂、注意力不集中或疲勞駕駛。
車牌識(shí)別系統(tǒng)(LPR)在現(xiàn)代交通檢測(cè)和管理部門中發(fā)揮著舉足輕重的作用。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三部分[1]。由于車牌定位的準(zhǔn)確與否將會(huì)直接影響到車牌識(shí)別的結(jié)果,因此,車牌定位是LPR的一
隨著交通管理系統(tǒng)的日趨現(xiàn)代化,車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)成為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。通過對(duì)當(dāng)前車牌識(shí)別的基本原理和主要方法的研究,分析比較各種識(shí)別方法的優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)車牌定位、字符分割和字符識(shí)別,本文提出一套
主要研究了敏感薄膜對(duì)各種氣體的顏色響應(yīng)和對(duì)敏感陣列響應(yīng)圖像的識(shí)別算法,從而完成了氣敏傳感器系統(tǒng)。通過實(shí)驗(yàn)證明,該系統(tǒng)能有效識(shí)別14種易揮發(fā)有機(jī)氣體。如果能夠使敏感薄膜的制作更加精確,用更好的圖像采集設(shè)備并營造專用的圖像采集環(huán)境,氣體的識(shí)別應(yīng)該不僅可以定性,還可以定量,甚至定量的分析混合氣體。
摘要:為了在DSP平臺(tái)上實(shí)時(shí)檢測(cè)圓孔或圓弧圖像的特征參數(shù),介紹一種用于快速提取圓參數(shù)的基于TMS320DM642平臺(tái)改進(jìn)Hough變換算法。該算法利用圓的幾何對(duì)稱性估算待檢測(cè)圓的參數(shù),從而有效縮小參與Hough變換的參數(shù)域的
摘要:為了在DSP平臺(tái)上實(shí)時(shí)檢測(cè)圓孔或圓弧圖像的特征參數(shù),介紹一種用于快速提取圓參數(shù)的基于TMS320DM642平臺(tái)改進(jìn)Hough變換算法。該算法利用圓的幾何對(duì)稱性估算待檢測(cè)圓的參數(shù),從而有效縮小參與Hough變換的參數(shù)域的
基于TMS320DM642的快速Hough變換圓檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)
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