检索结果-南通市图书馆

信息记录材料 2019年第1期20卷 103-105页

作者：刘顺超陈庚赵琼刘悦丞中南大学湖南长沙410012

CT可以利用样品对射线能量的吸收特性实现断层成像,广泛应用在医学、工业无损检测等多个重要领域。本文首先基于模板示意图[1]以椭圆中心为原点,椭圆长轴为y轴建立直角坐标系;基于附件2模板的接收数据矩阵A检索出X射线平行两个坐标轴特... 详细信息

CT可以利用样品对射线能量的吸收特性实现断层成像,广泛应用在医学、工业无损检测等多个重要领域。本文首先基于模板示意图[1]以椭圆中心为原点,椭圆长轴为y轴建立直角坐标系;基于附件2模板的接收数据矩阵A检索出X射线平行两个坐标轴特殊位置处的数据,根据X射线平行x轴位置时椭圆长轴投影所占接收单元数确定探测器单元间的距离d=0.2859mm,椭圆长轴旋转中心坐标为(-9.3806,6.3457)初始角度θ_0=119°,当旋转中心为(x_0+△x,y_0=△y)时,对模板图像进行radon正变换使新的投影数据矩阵A'与矩阵A中各列向量夹角之和最小建立优化模型得到旋转中心为(-9.6552,6.3448),初始角度θ_0=118.54°,另外X射线的180个精确方向角度为119.58°,120.58°……197.36°,此时A'与A的重合度达到96%。

关键词： CT图像重建 radon变换参数优化

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基于OpenCV的车牌识别系统设计与实现

引用

物联网技术 2020年第6期10卷 22-25页

作者：林云厦门大学嘉庚学院福建漳州363105

随着道路车辆的增多,传统的人为交通管理方式越来越难以掌控复杂的道路交通情况,已逐渐退出大众视野。而随着机器视觉技术的快速发展,通过先进的目标检测算法实现自动化、智能化和精密的交通管控已开始大量普及。因此,提出并设计了基于O... 详细信息

随着道路车辆的增多,传统的人为交通管理方式越来越难以掌控复杂的道路交通情况,已逐渐退出大众视野。而随着机器视觉技术的快速发展,通过先进的目标检测算法实现自动化、智能化和精密的交通管控已开始大量普及。因此,提出并设计了基于OpenCV的道路车牌识别系统,可在复杂的道路环境下保持长时间工作并维持一定的准确率,提高交通管理效率,节约人力资源,方便人们出行。文中利用车牌特征输入的图像进行车牌定位,再通过灰度化,基于radon变换的倾斜校正、二值化、腐蚀、膨胀等数字图像处理算法来处理车牌图像,去除车牌图像因为环境而产生的干扰。之后运用垂直投影法分割车牌字符,最后用模板匹配的方法来识别车牌字符,并输出识别信息。在实验中,通过车牌数据检测,该系统的识别准确率超90%。

关键词：计算机视觉 OpenCV 目标检测特征提取 radon变换字符分割

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