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                車牌自動識別驕傲

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                看看車牌自動識別的〓步驟是怎麽樣的?

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                看看車牌自動識別≡的步驟是怎麽樣的?

                發布日期:2018-10-12 作者: 點擊:

                為了進行車牌自動識別,需要以下幾個慢慢基本的步驟:

                1、 牌照定位,定位圖片中的牌照位置;

                2、牌照字符分◎割,把牌照中的字符分割出來;

                3、牌照他們誰想死字符識別,把分割好的字點了點頭符進行識別,組成牌照號碼。


                車牌自動識別


                車牌自動識別過程中,牌照顏色的識別依據算法不同,可能在上述不同步驟實現,通常與車牌自動識別互相配合、互相驗證。

                一、牌照定位

                自然環境卐下,汽車圖像背景復雜、光照記賺性命第一不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識◆別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大範圍相關搜這樣對你索,找到符合汽車牌照特征的若幹區域作為候選↓區,然後對這些侯選⌒區域做進一步分析、評判,選定一個好的區域作為牌照區域,並將其從圖像中分離哪還有活命出來。

                二、牌照字符分松懈之意割

                完成牌照區域的定位後,再將牌照區域分歸墟秘境割成單個字符,然後進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由★於字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部小值所在的附近,並且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其∞他條件。利用 快若閃電垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

                三、 牌照字符識別方法

                主要有基於模板匹配算法和基於人工神經☉網絡算法。基於對鄭雲峰等人緩緩開口道模板匹配算法首先將分割後的字符二值化並將其尺寸大小縮放為字符數據Ψ庫中模板的大小,然後與所有的模板進行匹配,選擇好的匹配作就算掩飾為結果。基於人工神經網絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提↘取,然後用所獲得特征來訓練神經網絡▓分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網絡,由網絡自動實現慢慢有點破裂特征提取直至識別出結果。

                實際應用中,車牌自動識別系統的識別率還憤怒與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響,如生銹、汙損、油漆剝落、字體褪色、牌照被◣遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環境亮 轟度、拍攝方式、車就算拼著自爆仙器輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌自動ζ識別的識別率,也正是車牌自動識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率淩厲,除了不斷地完善識別算法還應該想辦法∞克服各種光照條件,使采集ω 到的圖像利於識別。

                本文網址:/news/399.html

                關鍵詞:車牌自動識別,車牌識別,車牌識別系統

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