This project was presented to the m

This project was presented to the motorcycle license plate recognition using the Math Lab. The plate will be taken by the iSight camera resolution of 8 megapixels and stored in a JPEG image, the image plates are brought into the process to separate the letters and numbers from the image by means of inserting the labels. to the point of contact (Connection Component Labeling), then images of letters and numbers that can be put into action, plus a seamless picture number roughly by using the median ratio and classification number. thoroughly again by using the median ratio.
The experimental plate recognition motorcycle 100 images can picture the characters from the image 80%, and image analysis Plate 80% of the license plate can be separated from the image using the computer Intel (R) core (TM). i7-5500U Ram 4.00 GB Harddisk 1.00 TB Microsoft Windows 10 operating system development program developed by Math lab.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โครงการนี้ถูกเสนอให้การรู้จำป้ายทะเบียนรถจักรยานยนต์โดยใช้ห้องปฏิบัติการคณิตศาสตร์ จานจะถ่าย ด้วยความละเอียดของกล้อง isight ความละเอียด 8 ล้านพิกเซล และจัดเก็บในรูปแบบ JPEG แผ่นภาพเข้ามาในกระบวนการเพื่อแยกตัวอักษรและตัวเลขจากภาพ โดยการใส่ป้ายชื่อ ไปยังจุดของการติดต่อ (การเชื่อมต่อส่วนประกอบฉลาก), จากนั้นภาพ ของตัวอักษร และตัวเลขที่สามารถนำไปสู่การปฏิบัติ จำนวนภาพที่ราบรื่นประมาณโดยเฉลี่ยอัตราส่วนและการจัดประเภทหมายเลข อย่างละเอียดอีกครั้ง โดยใช้อัตราส่วนค่าเฉลี่ย ภาพรถจักรยานยนต์ 100 การทดลองจานสามารถภาพตัวละครจากภาพ 80% และภาพวิเคราะห์แผ่น 80% ของแผ่นป้ายทะเบียนสามารถแยกออกจากภาพโดยใช้การคอมพิวเตอร์ Intel (R) core (TM) i7 5500U Ram 4.00 GB ฮาร์ดดิสก์ 1.00 TB Microsoft Windows 10 ระบบปฏิบัติการพัฒนาโปรแกรมพัฒนา โดยห้องปฏิบัติการคณิตศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โครงการนี้ถูกนำเสนอให้รับรู้แผ่นป้ายทะเบียนรถจักรยานยนต์ที่ใช้ในห้องปฏิบัติการคณิตศาสตร์ จานจะถูกถ่ายโดยกล้อง iSight ความละเอียด 8 ล้านพิกเซลและเก็บไว้ในภาพ JPEG, จานภาพจะถูกนำเข้าสู่กระบวนการในการแยกตัวอักษรและตัวเลขจากภาพโดยใช้วิธีการใส่ป้ายชื่อ ไปยังจุดของการติดต่อ (การเชื่อมต่อชิ้นส่วนฉลาก) แล้วภาพของตัวอักษรและตัวเลขที่สามารถนำไปปฏิบัติได้บวกกับจำนวนภาพที่ไร้รอยต่อประมาณโดยใช้อัตราส่วนเฉลี่ยและจำนวนการจัดหมวดหมู่ อย่างละเอียดอีกครั้งโดยใช้อัตราส่วนแบ่ง.
การรับรู้รถจักรยานยนต์จานทดลอง 100 ภาพที่สามารถถ่ายภาพตัวละครจากภาพที่ 80% และวิเคราะห์ภาพจาน 80% ของแผ่นป้ายทะเบียนสามารถแยกออกจากภาพโดยใช้คอมพิวเตอร์ Intel (R) หลัก ( TM) i7-5500U Ram 4.00 GB Harddisk 1.00 TB การดำเนินงาน 10 โครงการพัฒนาระบบปฏิบัติการ Microsoft Windows พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการคณิตศาสตร์