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视频压缩编码原理H264

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资源介绍:

视频压缩编码原理H264

资源文件列表:

视频压缩.zip 大约有37个文件
  1. 视频压缩/CH2-2.1.1 熵及熵编码基本原理-美化1.0.pdf 1.95MB
  2. 视频压缩/CH2-2.2.1 Huffman编码(一)-美化1.0.pdf 1.12MB
  3. 视频压缩/CH2-2.2.2 Huffman编码(二)-美化1.0.pdf 1.99MB
  4. 视频压缩/CH2-2.2.3 Huffman编码(三)-美化1.0.pdf 1.96MB
  5. 视频压缩/CH2-2.3.1 算术编码(一)-美化1.0.pdf 2.13MB
  6. 视频压缩/CH2-2.3.2 算术编码(二)-美化1.0.pdf 2.02MB
  7. 视频压缩/CH2-2.3.3 算术编码(三)-美化1.0.pdf 2.04MB
  8. 视频压缩/CH2-2.4.1 游程编码-美化1.0.pdf 1.3MB
  9. 视频压缩/CH3-3.1.1 图像的空间域统计特性-美化1.0.pdf 2.32MB
  10. 视频压缩/CH3-3.1.2 图像的频域统计特性-美化1.0.pdf 2.09MB
  11. 视频压缩/CH3-3.2.1 预测编码的基本原理-美化1.0.pdf 1.09MB
  12. 视频压缩/CH3-3.2.2 无损预测编码-美化1.0.pdf 1.95MB
  13. 视频压缩/CH3-3.2.3 有损预测编码-美化1.0(1).pdf 1.97MB
  14. 视频压缩/CH3-3.2.3 有损预测编码-美化1.0.pdf 1.97MB
  15. 视频压缩/CH3-3.3.1 正交变换编码的基本原理-美化1.0.pdf 1.97MB
  16. 视频压缩/CH3-3.3.3 离散余弦变换DCT-美化1.0.pdf 1.14MB
  17. 视频压缩/CH3-3.3.4 静止图像压缩标准JPEG(一)-美化1.0.pdf 1.26MB
  18. 视频压缩/CH3-3.3.5 静止图像压缩标准JPEG(二)-美化1.0.pdf 1.2MB
  19. 视频压缩/CH3-3.3.6 静止图像压缩标准JPEG(三)-美化1.0.pdf 2.46MB
  20. 视频压缩/CH3-3.3.7 JPEG编解码实例-美化1.0.pdf 2MB
  21. 视频压缩/CH3-3.3.8 JPEG编码扩充系统-美化1.0.pdf 2.05MB
  22. 视频压缩/CH3-3.4.1 跳白块编码-美化1.0.pdf 1.11MB
  23. 视频压缩/CH3-3.4.2 方块编码-美化1.0.pdf 2.07MB
  24. 视频压缩/CH4-4.1.1 概述-美化1.0.pdf 2.31MB
  25. 视频压缩/CH4-4.2.1 运动估计与运动补偿-美化1.0.pdf 2.58MB
  26. 视频压缩/CH4-4.2.2 块匹配运动估计概述-美化1.0(1).pdf 2.12MB
  27. 视频压缩/CH4-4.2.2 块匹配运动估计概述-美化1.0.pdf 2.12MB
  28. 视频压缩/CH4-4.3.3四步搜索法和菱形搜索法-美化1.0.pdf 1.27MB
  29. 视频压缩/CH4-4.4.1高效视频编码中的编码结构-美化1.0.pdf 1.08MB
  30. 视频压缩/CH4-4.5.1高效视频编码中的量化参数选择技术-美化1.0.pdf 2.08MB
  31. 视频压缩/CH5-5.1.1码率控制概述-美化1.0.pdf 1.29MB
  32. 视频压缩/CH5-5.2.1面向高效视频编码基于lambda域的码率控制方法-美化1.0.pdf 2.15MB
  33. 视频压缩/CH6-6.1.1差错控制方式-美化1.0.pdf 2.3MB
  34. 视频压缩/CH6-6.1.2线性分组码的生成-美化1.0.pdf 2.73MB
  35. 视频压缩/CH6-6.1.3线性分组码的译码-美化1.0.pdf 2.41MB
  36. 视频压缩/CH6-6.1.4循环码的码多项式-美化1.0.pdf 2.29MB
  37. 视频压缩/CH6-6.1.5循环码的编解码-美化1.0.pdf 2.58MB
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MATLAB是一种编程语言和开发环境,可以用于图像处理和计算机视觉应用。要进行车牌检测,可以使用MATLAB提供的图像处理工具和计算机视觉工具箱。 车牌定位和检测的一般步骤如下: 1. 加载图像:使用MATLAB的图像处理工具箱中的imread函数加载车辆图像。 2. 进行图像预处理:使用一系列图像处理技术,例如灰度化、图像增强、直方图均衡化、滤波等,来提高车牌的可视性和对比度。 3. 车牌定位:使用图像处理技术,例如边缘检测、形态学操作、颜色过滤等,在图像中找到车牌的位置。 4. 车牌识别:使用计算机视觉技术,例如字符分割、特征提取、模式识别等,对车牌上的字符进行识别。 5. 显示结果:使用MATLAB的图像处理工具箱中的imwrite函数将结果保存为图像文件,并使用imshow函数显示结果。 需要注意的是,车牌检测是一个复杂的任务,可能需要使用多种技术和算法来达到较好的效果。在实际应用中,可能需要根据具体需求和场景进行调整和优化。
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MATLAB的车牌识别系统.zip
要进行MATLAB车牌定位和识别,本设计按照以下步骤进行: 1. 车牌定位: - 读取图像:使用MATLAB的`imread`函数读取待处理的图像。 - 图像预处理:对图像进行预处理,例如灰度化、二值化、滤波等操作,以便于后续车牌定位的准确性。 - 车牌定位算法:使用针对车牌的特征(例如颜色、形状、边缘等)进行车牌定位。常用的方法有基于颜色分割、边缘检测、形状匹配等。 - 绘制定位结果:将定位到的车牌在图像上绘制出来,以便于后续车牌识别的操作。 2. 车牌识别: - 车牌字符分割:根据车牌的特征,进行字符的分割。常用的方法有基于边缘检测、连通域分析、投影法等。 - 字符识别算法:对分割得到的字符进行识别。常用的方法有基于模板匹配、神经网络、支持向量机等。 - 组装字符:将识别出来的字符按照车牌的布局进行组装,形成完整的车牌号码。 - 显示识别结果:将识别出来的车牌号码显示出来。 以上是本设计使用MATLAB的车牌定位和识别的基本步骤,具体的实现方法和算法可以根据实际情况进行选择。
MATLAB车牌识别系统设计实现.zip
在MATLAB中进行车牌识别,本设计是使用以下步骤: 1. 加载图像:使用imread函数将车牌图像加载到MATLAB中。 2. 预处理:对图像进行预处理,包括灰度化、二值化、去噪等操作。可以使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像,然后使用imbinarize函数进行二值化。 3. 车牌定位:使用图像处理技术,例如边缘检测、形态学操作等,定位出车牌的位置。 4. 字符分割:将车牌中的字符分割出来,可以使用连通区域分析、投影法等方法进行字符分割。 5. 字符识别:对分割出的每个字符进行识别,可以使用模式识别算法,例如基于特征的方法、神经网络方法等。 6. 输出识别结果:将识别出的字符输出为文本或者显示在图像上。 以上步骤是一个基本的车牌识别流程,具体的实现可以根据需要和实际情况进行调整和优化。