車牌識別過程中,車牌色彩的辨認依據(jù)算法不同,可能在上述不同過程結(jié)束,一般與車牌識別彼此配合、彼此驗證,天然環(huán)境下,轎車圖像布景雜亂、光照不均勻,如安在天然布景中精確地承認車 牌區(qū)域是整個辨認過程的要害。
首要對收集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)查找,找到契合轎車車牌特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,終究選定一個最佳的區(qū)域作為車牌區(qū)域,并將其從圖象平 切開出來。
結(jié)束車牌區(qū)域的定位后,再將車牌區(qū)域切開成單個字符,然后進行辨認。字符切開一般選用垂直投影法。因為字符在垂直方向上的投影必定在字符間或字符內(nèi)的空地處取得部分最小值的鄰近,而且 這個方位應(yīng)滿足車牌的字符書寫格式、字符、標準束縛和一些其他條件。
使用垂直投影法對雜亂環(huán)境下的轎車圖像中的字符切開有較好的效果,字符辨認辦法現(xiàn)在主要有依據(jù)模板匹配算法和依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。依據(jù)模板匹配算法首要將切開后的字符二值化,并將其 標準大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與一切的模板進行匹配,終究選最佳匹配作為效果。
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