車牌識(shí)別軟件原理

軟件原理

車牌識(shí)別是基于計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別理論，對(duì)含有車輛號(hào)? ? 牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和? ? 識(shí)別出文本字符。車牌識(shí)別過程包括圖像采集、車牌定位、字符分割、字? ? 符識(shí)別等一系列算法運(yùn)算，其運(yùn)行流程如下:

圖像采集:

通過模擬攝像機(jī)或高清攝像機(jī)對(duì)過往車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。

車牌定位:

車牌定位的準(zhǔn)確與否直接決定后面的字符分割和識(shí)別效果，是影響整個(gè)? ? 車牌識(shí)別率的重要因素。

車牌定位算法的好壞，由車牌檢出率來評(píng)估，市面上優(yōu)秀的車牌識(shí)別系? ? 統(tǒng)，檢出率能達(dá)到99%以上。

其核心是利用車牌區(qū)域的紋理特性，進(jìn)行車牌定位，常用的車牌檢測(cè)算? ? 法 包括:利用梯度信息投影統(tǒng)計(jì);利用小波變換作分割;車牌區(qū)域掃描算? ? ? 法;利用區(qū)域特性訓(xùn)練分類器的方法等。這些算法各有利弊，如何從復(fù)雜? ? 場(chǎng)景中提取出穩(wěn)定可靠的車牌區(qū)域是一個(gè)難點(diǎn)。

字符分割:

在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化? ? 等處理，進(jìn)一步精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動(dòng)態(tài)模板? ? 法進(jìn)行字符分割，并將字符大小進(jìn)行歸一化處理。

字符識(shí)別:

對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)形式，然通? ? 過分類器就可以對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，常用的分類算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SVM等。

結(jié)果輸出:

將車牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。

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