Matlab车牌代码-Daltonize色盲模拟

MATLAB车牌代码识别模糊的车牌图像是一种重要的图像处理技术，在许多实际应用中具有广泛的应用。本项目演示了如何在不同的车牌图像上应用不同的模糊滤镜，并展示了去模糊技术如何用于识别模糊的运动车牌图像。项目提供了MATLAB和Python代码示例，涵盖了导入不同库（如skimage和scipy.ndimage）、应用不同大小的高斯和平均滤波器、调整高斯滤波器的标准偏差以及图像锐化和去模糊等技术。

这是一个基于matlab的车牌定位源码，用于识别和定位车辆上的车牌。该程序通过图像处理和模式识别技术，实现了对车牌的自动定位和识别。

提供基于 MATLAB 的车牌识别代码，包含 GUI 界面。程序使用了 BP 神经网络，所需文件 NET.MAT、NET1.MAT 和 NET2.MAT 缺一不可。支持在 MATLAB 环境中运行 detect.m 调试代码，或直接使用便捷的 GUI。另外，附有 bp.cpp，是 BP 神经网络的实现文件，功能完备。

使用卷积神经网络进行图像去模糊。我们的项目训练CNN来消除模糊效果。输入为模糊图像，输出为校正后的图像。本存储库展示了如何在“嘈杂的MNIST（运动模糊）”数据集中应用CNN进行图像去模糊。在图像去模糊中使用CNN可能很复杂，因为它需要训练对。虽然我们只有模糊的输入图像，而没有目标标签，但我们通过人工模糊清晰图像来解决这个问题，以获得训练数据。

Matlab开发中，设计了一种特别考虑色盲人群的色标，提高地图和图表的视觉可辨性。

基于投影的方法分割车牌字符，分割后的二值图像字符可用于字符识别。

分享了Matlab编写的车牌识别源码，版权归原作者所有，仅供个人学习使用。

介绍了作者毕业设计相关的Matlab代码积分简介。代码仅供参考，如需使用请联系作者。代码实现了电子束曝光的Monte Carlo仿真，包括二维和三维追踪图、能量沉积图、胶层内的能量沉积图、背散射电子与透射电子的区分以及背散射系数的计算。运行环境为Matlab R2020a及以上版本，适用于Windows操作系统。

matlab进行元胞模拟代码#Traffic Simulation of Neighborhood based on Cellular Automaton ##背景这是2016CUMCM我的部分代码，用于模拟长方形小区与周围道路的交通流##原理使用matlab编写，基于元胞自动机的演化规则进行的模拟。 origincellular.m用于模拟封闭小区cellular2.m用于模拟开放两个出入口的小区cellular4.m用于模拟开放四个出入口的小区其余几个m文件都封装函数creat_plaza.m封装了地图初始化creat_entry.m封装了出入口的初始化switch_lanes.m封装了换