来源:山东金国发智能科技有限公司 时间:2025-01-13 05:42:31 [举报]
为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:
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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