otsu算法_【车牌识别算法】

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息。
目前车牌识别技术主要分为端到端识别与车牌分割识别两种识别算法。

端对端识别技术

端到端车牌识别技术的整个处理过程主要分为车牌定位、车牌校正、车牌识别三个大模块。其中车牌定位采用目前比较成熟的检测算法yolov5。yolov5主要具有速度快，精度超高，体积小等众多优点。

车牌校正主要采用landmark模型进行多点校正。这个过程主要可以解决大角度车牌识别，提高车牌识别的整体效率。车牌识别主要是采用主流的深度学习算法CNN+CTC进行端到端的车牌识别。

分割车牌识别技术

分割车牌识别技术的整个处理过程主要分为车牌定位、车牌校正、字符切割、字符识别四大模块。

采用的车牌字符分割方法：对车牌图像进行灰度化处理，去除颜色信息，使后面的字符分割算法运行速度更快；对灰度车牌图像进行二值化处理(otsu)，并统一车牌图像的背景和字符的颜色；对有一定倾斜角度的车牌图像进行倾斜校正处理，对车牌图像进行去边框处理；采用连通域与投影法相结合的方法对车牌图像进行字符分割。

字符分割后的图像：

字符识别算法采用深度学习神经网络对字符进行多分类。

车牌识别算法存在的主要的技术难点

周围环境因素：天气气候(雪天，雨天，雾天等)，光线(白天强光，晚上漆黑等)等。

车牌自身因素：比如车牌倾斜，字迹模糊，车牌乱挂装饰物，车牌周围广告标语覆盖或干扰等。

基于深度学习技术的提升与大量数据的开源，爱华盈通采用神经网络的车牌识别算法越发成熟，极大的提高了车别识别系统在使用过程中的稳定性与实用性。

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