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网上流传的车牌识别技术内容
发布日期:2017-11-17 16:29:37 作者:车牌识别系统 来源:www.thegseed.com
今天来谈谈车牌的精确定位,师弟师妹可能会感到很奇怪,车牌的精确定位算法不是还没有写好吗?不是一直都是一个待解决的问题吗?其实这两天我有了一个自己的想法,然后又将这个想法做了一个实验,感觉效果还不错,当然如果大家觉得有什么问题可以跟我提一下,大家共同讨论,一起来完善这个算法。


  好,下面来讲我的思想,首先我们来看一幅初定位之后的图11.5技术核心篇------第二讲:车牌的精确定位这幅图,我相信王美,曹禺肯定是有印象的,就是我们库中的一张图,周爱平也应该知道,这幅图直接用来分割是不行的,而怎么给这幅图进行精确定位也是我们项目小组的难题。


  在看过了很多篇文献之后,我发现这样的一个问题,就是很多文章对车牌字符部分都有一个共同点,就是车牌部分的垂直边界比较密集,而车辆的其他部分却没有这样的特点,我就想到了,先对初定位的车牌求垂直边界11.5技术核心篇------第二讲:车牌的精确定位,根据这幅图像大家就可以看出这幅图像已经明显地可以分出字符部分和非字符部分了,下面我们只要做一些常用的图像处理就可以了,我认为要做的处理是这样的,当然,如果你们认为有更好的方法,欢迎提意见,


  第一步:像定位部分那样去除一些散落的点(定位算法的一部分),效果如下图:11.5技术核心篇------第二讲:车牌的精确定位


  第二步:膨胀操作,我用的结构元素是【4 8】,rectangle,我的本意是想让纹理粘结一下,当然也可以适当地增强一点的,效果如下图:11.5技术核心篇------第二讲:车牌的精确定位


  第三步:考虑到还是有一部分没有粘结在一起,特别是字符部分的那个点的位置,我就又加了一个形态学闭操作,效果如下图:11.5技术核心篇------第二讲:车牌的精确定位


  最后一步:寻找整个图片中像素点最多的一个块,最终的效果为11.5技术核心篇------第二讲:车牌的精确定位


  我然后又用这个算法对库中的图像做了一个处理,实验结果如下:


  粗定位车牌:11.5技术核心篇------第二讲:车牌的精确定位


  运用精定位算法后:11.5技术核心篇------第二讲:车牌的精确定位


  实验结果看,效果还是可以的,当然如果大家还有更好的方法可以跟我讨论,我在这只是抛砖引玉。
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