车牌的定位与校正
本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究,了解它们的算法原理及其优缺点,并提出了一种效果---适用范围更广的车牌识别系统方法,物流车牌识别对接系统,即将mean shift算法运用到车牌识别系统,然后在此基础上对车牌进行校正。
图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果,所以,一般情况下,大宗物流车牌识别对接系统,在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理,以达到---视觉效果的目的。
在车牌识别的整个过程中,河南濮阳车牌识别,为了达到字符识别的目标从提取的车牌图像中分割出字符的工作室必不可少的,阀值分割,目标与背景区别,车牌字符倾斜校正,单个字符切割以及字符的化都是图像字符分割的主要工作。
车牌定位模块:该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理,即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀,光线强度也是不断变化的,---是有chao速情况,在此条件下,被---机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的,为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理。在一张拍摄的车辆图像中,只有含---码的部分,对识别工作有意义,我们可以将其他区域设法除去,即从整个车辆图像中准确的找出并分离出车牌所在位置的图像,这样做的好处是可以节省系统识别时间。
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