来源:山东金国发智能科技有限公司 时间:2024-12-24 05:14:24 [举报]
一个车牌识别系统的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的,因为车牌照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)。
例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为,既然白天的辨识率有90%,那全天候的准确率都要达到90%才合理,这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等),与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
开车的朋友都知道,我们无论去停车场还是上下高速,只要有摄像头和栏杆的地方,基本上都需要识别你的车牌。我们普通人无需去了解车牌的识别过程,但还是有很多网友想了解自己的车牌是如何被识别的。
车辆识别在拍照之前,当然是要识别车辆确实是进入了摄像头的佳焦距位置了,车牌识别系统才会采集车辆的图像。所以,识别车辆就是车牌识别的步。那么,如何识别车辆呢?有很多办法,其中红外法是常用的办法。因为摄像头和系统是被动采集数据的,所以它不知道什么时候该拍照。当车辆进入拍摄区域,红外射线会被车辆遮挡,这个时候摄像头和系统联动,就会拍下车辆的照片,以供后续车牌识别之用。当然了,这种简单的红外遮挡法测是否有车辆进入,人或者其他物体遮挡了红外线,也会诱发拍照。
图片初级处理——灰度化、二值化大家都知道,灰色是介于白色和黑色之间的颜色,而且这个灰色深浅不一样,所以白色和黑色之间的灰色就有很多。这颜色一多,计算机就眼花缭乱了。所以呢,干脆把图片二值化。啥叫二值化呢?就是让图片只有黑色和白色,就是只有两个颜色值,顾名思义把图片搞成黑白二色的过程就是二值化。再形象的比喻一下,就是熊猫化!在计算机RGB颜色空间内,白色就是255,黑色就是0,其他颜色就是在这0-255之间了。
车牌字符切割在上一步中,我们成功找到了车牌,并把它从原图(不是二值化的图)截取出来了。对截取的车牌图片进行上一步的灰度化、二值化、降噪处理,尤其是边缘降噪。如果降噪后,干扰的噪声还是比较大,可以采取腐蚀、膨胀算法来模糊噪声。如果降噪后的车牌图片有倾斜现象,就需要对图片做错切变换(就是倾斜角度调整)。我们知道,有些车牌是上下结构的,这很容易通过对二值化的图片做像素扫描来检测上下两部分是否中间不粘连,如果不粘连,那就是上下结构车牌。如果不是上下结构,那就是单行结构的新车牌。
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