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车牌识别软件原理

发布时间:2020-3-7 14:49:23

车牌识别是基于计算机视觉和形式辨认理论,对含有车辆号牌的图像停止剖析处置,从而肯定牌照在图像中的位置,并进一步提取和辨认出文本字符。车牌辨认过程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符辨认等一系列算法运算,其运转流程如下:


图像采集:


经过模仿摄像机或高清摄像机对过往车辆停止实时、不连续记载、采集。


车牌定位:


车牌定位的准确与否直接决议后面的字符分割和辨认效果,是影响整个车牌辨认率的重要要素。


三分快三车牌定位算法的好坏,由车牌检出率来评价,市面上好的t车牌辨认系统,检出率能到达99以上。


其中心是应用车牌区域的纹理特性,停止车牌定位,常用的车牌检测算法 包括:应用梯度信息投影统计;应用小波变换作分割;车牌区域扫描算法;应用区域特性锻炼分类器的办法等。这些算法各有利害,如何从复杂场景中提取出稳定牢靠的车牌区域是一个难点。


字符分割:


在图像中定位出车牌区域后,经过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处置,进一步准确定位字符区域,然后依据字符尺寸特征提出动态模板法停止字符分割,并将字符大小停止归一化处置。


字符辨认:


对分割后的字符停止缩放、特征提取,取得特定字符的表达方式,然经过分类器就能够对字符停止辨认,常用的分类算法有神经网络,SVM等。


结果输出:


将车牌辨认的结果以文本格式输出


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