作者: 深圳TGW科技有限公司
隨著社會和經濟的快速發展,汽車在人們的工作、生產和生活中發揮著重要的作用。 汽車的總體數量迅速增加,交通變得越來越難以管理,交通問題也隨之出現。 而且,這些問題變得越來越複雜。
隨著Alpr軟件的出現,道路,車輛和用戶緊密統一。 Alpr軟件在社會中發揮了全面的作用,是一個實時,準確,高效的汽車管理系統。 Alpr軟件最重要的是車牌識別算法。
識別算法是整個系統中含金量最高的技術,其研發成本也占據了整個產品研發成本的大頭。 研發團隊在算法上花費的精力和時間最多。
隨著科學技術的發展,各種彩色照片和彩色技術已經普及,但是這些彩色圖像中包含了很多不相關的信息。 對於識別算法,彩色圖像會造成很大的干擾,因此算法需要對其進行灰度化處理。
(1) 邊緣檢測
圖像邊緣是圖像分割、目標區域識別和區域形狀提取的基礎。 它們在提取車牌位置方面也起著非常重要的作用,因此邊緣檢測非常必要。
(2) 圖像腐蝕
圖像侵蝕會侵蝕邊緣圖像。 侵蝕後,可以獲得目標區域的圖像,大大減小了目標範圍,提高了車牌識別算法的準確性。
(3) 填充圖像
填充圖像是對圖像的封閉操作,用於平滑圖像的輪廓,並用於填充微小的孔,裂縫,破碎的目標等。 在目標中。
(4) 形態濾波
最後,使用形態過濾來去除大量不相關的小對象,其餘都是需要識別的目標。
經過預處理的圖像後,其餘為不同大小的矩形圖片。 您只需要在這些圖形中找到車牌的矩形圖形即可實現下一步。 通過一些計算,可以找出車牌的位置,並提取矩形的內容。
通過二進製圖像從左到右計算每個列的總和,通過使用1和0進行區分,最後將每個字符拆分出來。
字符分段後,算法需要如何識別每個字符? 首先,建立識別樣本數據庫,讀取分段和歸一化字符,將剪切字符與模板庫進行匹配,最後得到分段字符的所有數據。
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