蓝桥杯——车牌(dfs全排列问题)

一.题目

分析题目:要求6个位置,每个位置放一个数,不能连续三位相同,这些为约束条件也就是减枝函数的内容,最常规的dfs排列问题,只要减枝写对没什么问题

代码:

public static int sum = 0;
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        String s = "0123456789ABCDEF";
        char[] ch = s.toCharArray();
        char[] res = new char[6];
        dfs(res,ch,0);
        System.out.println(sum);
        scan.close();
    }
    public static void dfs(char[] res,char[] ch ,int index)
    {
        if(index==6)
        {
            sum++;
            return;
        }
        if(index<3) for(int i = 0;i<16;i++)
        {
            res[index] = ch[i];
            if(cheak(res,index))
                dfs(res,ch,index+1);
        }
        else for(int i = 0;i<10;i++)
            {
                res[index] = ch[i];
                if(cheak(res,index))
                    dfs(res,ch,index+1);
            }
    }
    public static boolean cheak(char[] res,int index)//核心
    {
        if(index<=2)
            return true;
        for(int i = 0;i<index-1;i++)
        {
            if(res[i] == res[i+1]&& res[i+1]==res[i+2])
                return false;
        }
        return true;
    }

一开始错误:

1.把题目中后三位只能是0-9忘记了 导致组合情况出错 粗心问题

数字图像处理在车牌识别中有广泛且关键的应用,是车牌识别技术的基础。车牌识别是从数字图片中自动定位车牌区域并提取车牌信息的图像识别技术,以数字图像处理等技术为基础,在现代智能交通系统中应用广泛,如停车场收费管理、车辆出入管理等方面[^1]。 在车牌识别的具体流程中,数字图像处理贯穿多个关键步骤: 1. **图像读取与预处理**:读取源车牌图像后,对原始车牌图像进行预处理,包括灰度化和运用基于几何运算的滤波器(开运算)消除毛刺噪声。灰度化可将彩色图像转换为灰度图像,减少数据量,便于后续处理;开运算能有效去除图像中的小噪声点,平滑图像边缘[^2]。 2. **二值化操作**:通过二值化操作,将图像转换为只有黑白两种颜色的二值图像,突出车牌的特征信息,便于后续的边缘检测和字符分割等操作。例如在基于matlab的代码中,使用`graythresh`函数自动确定阈值,再用`im2bw`函数将彩色图像二值化[^2][^3]。 3. **边缘检测**:利用canny边缘检测算法消除小的区域,保留大的区域,从而突出车牌的边缘特征,为后续的车牌定位提供依据[^2]。 4. **车牌定位**:通过颜色识别等方法判断定位车牌位置,准确找到图像中车牌所在的区域[^2]。 5. **图像分割**:利用掩膜处理对定位车牌后的图像进行分割,直接分割出车牌。并且再次对车牌进行二值化处理,为字符分割做准备[^2]。 6. **字符分割与识别**:分割车牌上的字符,然后对分割字符进行神经网络模型匹配,输出车牌字符串,完成车牌信息的提取[^2]。 以下是一段基于matlab的数字图像处理在车牌识别中简单的二值化处理代码示例: ```matlab subplot(1, 3, 1); a = imread('D:\11.jpg'); imshow(a); title('原图'); % 彩色图像二值化 subplot(1, 3, 2); thresh = graythresh(a); % 自动确定阈值 b = im2bw(a, thresh); imshow(b); title('二值化'); subplot(1, 3, 3); [L, num] = bwlabel(b, 8); % 8 表示8连通 4表示4连通 RGB = label2rgb(L); imshow(RGB); title('车牌号码') ```
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