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车牌识别算法的操作过程

车牌识别算法的操作过程

发布日期:2019-12-31 作者: 点击:

  随着社会经济的快速发展,汽车在人们的工作、生产和生活中发挥着越来越重要的作用。中国的汽车总数正在迅速增长。中国的交通越来越难管理,交通问题也越来越复杂。

  

  直到车牌识别系统出现,道路、车辆和用户才得以密切协调和统一。南充车牌识别在社会中发挥了充分的作用,是一个实时、准确、g效的车辆管理系统。车牌识别系统的核心是车牌识别算法。

  

  识别算法是整个系统中含金量z高的技术。其研发。研发成本也是整个产品研发的z大部分;d成本。研发。d团队在算法上花费了z多的精力和时间。

  

  首先,图像灰度化

  

  随着科学技术的发展,各种彩色照片和彩色技术层出不穷,但这些彩色图像包含了大量不相关的信息。对于识别算法来说,彩色图像会造成很大的干扰,所以算法需要对其进行灰度化处理。

  

  第二,图像预处理

  

  (1)边缘检测

  

  图像边缘是图像分割、目标区域识别和区域形状提取的基础,在车牌定位提取中也占有非常重要的地位,因此边缘检测非常必要。

  

  (2)图像腐蚀

  

  图像腐蚀会腐蚀边缘图像。腐蚀后可以得到目标区域的图像,大大缩小了目标范围,提高了车牌识别算法的准确性。

  


南充车牌识别厂



  (3)填充图像

  

  填充图像是关闭图像以平滑图像的轮廓,并填充目标中的小孔、裂缝、破碎的目标等。

  

  (4)形态滤波

  

  z后,采用形态学滤波去除大量不相关的小目标,剩下的目标需要识别。

  

  第三,车牌定位

  

  预处理后的图像留下大大小小的矩形图案,下一步只能通过在这些图案中找到车牌的矩形图案来实现。通过一些计算,可以找到车牌的位置并提取矩形的内容。

  

  第四,字符分割

  

  通过从左到右的二进制图像,根据列计算每列的总和,并用1和0区分。z后,对每个字符进行分段。

  

  第五,字符识别

  

  分割字符后,算法需要如何识别每个字符?首先建立识别样本库,读取分割归一化后的字符,将分割后的字符与模板库进行匹配,z后得到分割后的字符的所有数据。


本文网址:http://www.ncmjddm.com/news/488.html

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