车牌

Description Input Description 5 )，表示共有N个车牌。接下来的N行，每行是一个车牌号。题目保证给出的车牌不会重复。 Output Description Sample Input Sample Output 坑死啦，原题范围是10e5.。。 害我wa了两次。。 枚举判断一下就好了。 AC代码： 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cmath> 4 #include<algorithm> 5 #include<cstring> 6 using namespace std; 7 8 int n,s; 9 char a[ 100002 ][ 8 ]; 10 11 int main() 12 { 13 scanf( " %d " ,& n); 14 for ( int i= 1 ;i<=n;++ i) 15 cin>> a[i]; 16 for ( int i= 1 ;i<=n;++ i) 17 if ((a[i][ 0 ]>= ‘ A ‘ &&a[i][ 0 ]<= ‘ G ‘ )||(a[i][ 0 ]>= ‘ R ‘ &&a[i][ 0 ]<= ‘ T ‘ )) 18 s++ ; 19 printf( " %d " ,n- s); 20 return 0 ; 21 } 如果你不开心

“车联网（Internet of Vehicles）是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。”――――百度百科 车联网概念引申自物联网（Internet of Things），根据行业背景不同，对车联网的定义也不尽相同。传统的车联网定义是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术，实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用，并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的系统。下面我们就聊一下车联网中的重要一环“车牌识别”的具体应用。 北京易泊时代科技有限公司（以下简称“易泊时代”）针对不同车牌车牌的特点，对其车牌识别进行优化升级，无论是原有的常见车牌，还是新能源汽车车牌，都可以秒识，且识别率高于99%。 易泊时代的车牌识别技术是基于移动端（Android、iOS）操作系统开发的快速输入技术，通过手机摄像头就可以快速读取汽车的车牌号。软件特点如下： 1、轻松识别：前端车牌识别快、准、稳； 2、简单识别：“只需要使用相机扫一扫，视频浏览模式快速识别车牌

现代化的生活中越来越离不开交通工具，特别是路面行驶的车辆已成为城市生活中的标配。汽车在方便人们出行的同时也增加了车辆管控的难度，比如说，车辆管理、车辆查询、车辆收费等等交管部门。日益剧增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个大的矛盾。为了应变这一块就有了电子警务、移动警务通、现场查勘等活动，这样就减轻了工作人员的工作量。 曾经的车牌信息采集环节中，需要传统的手工录入的方式在面对庞大的数量时显得力不从心，现在假如能直接通过移动端摄像头采集车牌信息并完成录入则会节约工作人员和客户的时间。 Android 的车牌识别技术是指通过计算机视觉和图像处理的模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息, 来确定车牌身份的技术。Android车牌识别技术可分为车牌定位、字符分割、字符识别等三大部分。车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的位置、大小、颜色也都还不确定，并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,同时还要兼顾准确性和实时性,因此快速定位车牌是比较困难的并且不精确。 如今成熟的移动端的车牌识别产品的识别率在白天能达到98% 以上，夜间95%以上；识别速度在1s/2s，集成于app中，节约一半以上的录入信息时间。 Android 车牌识别技术八大特点： 1. 支持牌照全，囊括蓝牌、黄牌（双）、军牌（双）、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆等各种规格牌照； 2. 车牌宽度要求低

车牌识别详细讲解 来源：博客园 作者： yacbo 链接：https://www.cnblogs.com/mathyk/p/11589344.html

版权声明：我的博客站点：www.zgcr1991.com https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/89815292 文章目录 检测原理 代码实现 检测原理 使用形态学梯度检测或sobel边缘检测（y方向）来检测出图片中物体的垂直边缘； 将检测结果转化成二值化图像； 使用闭运算（先膨胀，再腐蚀）进行区域填充，填补空洞，同时切断各个白色区域之间的连通； 使用轮廓检测函数findContours，找到每个白色区域的外切矩形坐标； 对找到的所有轮廓进行遍历，根据车牌的特征（宽高比、面积比、像素等）进行筛选，输出是车牌的轮廓坐标，并在原图像上画出框。 该算法只对跟车视频（如车上摄像头拍摄的视频）中的车牌检测效果较好，且对目标车辆的车牌与我们的摄像头距离有一定的要求（因为有车牌轮廓最小长宽的要求），限制性比较大。 代码实现 # include "pch.h" # include <iostream> # include <string> # include <cxcore.h> # include <cv.h> # include <highgui.h> # include <opencv2/opencv.hpp> # include <opencv2/video.hpp> # include <opencv2/core/core

现在越来越多的停车场安装使用车牌识别系统 ， 系统的核心技术是车牌识别算法，因此高质量高效的识别算法和高清清晰摄像机是整个系统的关键。那么我们应如何衡量一个易泊车牌识别系统的好坏？ 第1、各应用系统相对独立、稳定运行 车辆识别系统需相对独立，才能在不断升级的同时不影响应用系统的运行，而控制器的一体化结构能保障系统相对独立和稳定。 第2、对车牌图像的处理能力 一般车牌识别在很大程度上依赖于车牌本身的质量。 独特的车牌识别技术可以有效识别车牌大小、位置。 第3、对极端天气环境的适应力 能够满足温度变化范围非常大地区的应用，同时具有很好的防雨、雪和高湿能力。 第4、对闯关车辆的抓拍能力 在很高车速范围内依旧可以拍摄得到较清晰图像，完成车牌的定位和辨别。 第5、对环境强光与弱光线的处理 白天、黑夜光线不同，不同场合的明暗也不同，摄像机能自动调整曝光强度，保证拍摄效果。 作者：易-泊 文章来源: 如何衡量一个车牌识别系统的好坏？

Problem 一个车牌号由n位数字组成。如果一个车牌至少有k位数字是相同的，那么我们就说这个车牌漂亮的车牌。现在华沙想要改变他自己的车牌，使得他的车牌变得漂亮。当然，改车牌是要花钱的。每改变一位数字所要花费的费用等于当前位上的新旧数字之差的绝对值。那么总费用就是每位上所花费用的总和。 举例如下， 旧牌为0123，新牌为7765，那么对应第一位所花费用为|0-7|＝7，第二位为|1-7|＝6，第三位为|2-6|＝4，第四位为|3-5|＝2，总和为7+6+4+2＝19 华沙想用最少的钱，使他的车牌变得漂亮起来。现在给定n，k，和旧牌的号码，计算换牌的最少费，以及新牌的号码， 如果最少费用的号码有多个，我们取字典序最小的那个。 样例解释： 在样例中，把第二个数字换成“8”花费|9-8|＝1，把第五个数字换成“8”也花了1。 把第六个数字换成“8”花费|6-8|＝2.总费用为1+1+2＝4，新号码为“888188” 两个长度为n的序列比较方法如下。 存在两个序列x，y，长度都是n。 如果存在i(1≤i≤n)和任意j(1≤j＜i)使得 xi＜yixi＜yi 并且 xj＝yjxj＝yj ，那么我们就说x比y小。 Solution 0到9循环，每次排序改变前面的。 排序规则，先排差绝对值小的，相等先排数大的，这样字典序会改小，数还相等，如果小于当前循环的i，说明字典序会变大，就先排后面的

智慧军营中比较常见的系统就是车牌识别系统。车牌识别系统能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过高精度车牌识别设备、车道闸机和LED语音显示系统等共同组成，可以进行特征提取、图像预处理、车牌字符识别。 车牌识别一体机可以识别车辆牌号、车辆颜色以及车辆类型等信息，可以有效的提高车辆通行效率，准确记录统计收费信息。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。 实现停车场出入口收费管理、车辆出入管理、自动放行、牌照号码自动登记、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。 来源： https://blog.csdn.net/hycx2018/article/details/100972533

摘要：针对现存车牌定位方法自适应性差和鲁棒性不强的情况，本文提出了一种新的快速自适应车牌定位算法．此算法结合图象中车牌区域的纹理特征、灰度和边缘投影信息定位车牌，经对不用场景、不同光照、不同车型的汽车图象的实验表明该算法具有快速，鲁棒性强，自适应性好的优点。 关键词：智能交通系统，车牌定位，纹理分析，灰度投影, 自适应 基于图象理解的汽车牌照自动识别系统是智能交通系统（ITS）的一个重要分支，有着非常广泛的应用前景，而把汽车牌照从复杂的汽车图象中分割出来是汽车牌照自动识别系统必须解决的关键问题。在过去的十几年中，各国的科研人员提出了不少提取汽车牌照的方法。Choi[1] 提出利用Hough变换寻找垂直边缘提取汽车牌照的方法，此方法由于许多汽车前部散热器产生的垂直边缘和某些牌照边框的扭曲或某些汽车牌照没有边框而鲁棒性较差。S.H.Park[2] 提出的一种基于神经网络提取汽车牌照的方法，使用二个时延神经网络在水平和垂直方向对输入的图象进行滤波，得到牌照的候选区域，然后利用牌照的长宽比、面积、面积与周长比来区分真正的牌照区域与类牌照区域。此方法要求图象中的牌照尺寸基本不变，一旦图象中的牌照尺寸发生了较大的变化，必须对神经网络重新进行训练。Barroso[5] 认为车牌区域具有较强的灰度变化特性，对图象分别做水平和垂直方向的投影，根据投影的波峰和波谷的特点来判断车牌区域的水平和垂直位置