在介绍自动车牌识别的代码之前,我们需要定义自动车牌识别算法的主要步骤和任务。自动车牌识别主要分为两步:车牌检测和车牌识别。车牌检测的目的是检测出车牌在整副图像中的位置。当一副图片中的车牌被检测出来了,然后就是第二步-车牌识别,车牌识别使用OCR算法确定车牌上得字母数字字符。

     在下面的图中,我们可以看到两个主要算法(车牌检测和车牌识别)的步骤,经过这些步骤之后,识别出车牌中的字符。算法也可能返回错误的结果甚至没有结果。

    

除了前面图中的基本步骤,我们又额外的定义了三个步骤,这些步骤被用于模式识别算法中。

1.分割:用于检测和移出每个感兴趣的区域和补丁(patch)。

2.特征提取:从每个感兴趣区域中提取一组特征(characteristics)。

3.分类(Classification):在识别阶段识别车牌中的每个字母,在车牌检测阶段区分图片中有没有车牌。

下面的图片显示了整个算法应用中的模式识别的基本步骤。

除了介绍检测和识别车牌照字符主要的应用外,我们还简单的介绍另外两个主要的内容,而这些内容通常很少有介绍的。

1.如何训练模式识别系统

2.如何评估这样一个系统

  这些工作在某种程度上说比这个任务本身更加的重要,因为如果我们不能够正确的训练好我们的模式识别系统,我们的系统就可能没有用或者不能正常工作。不同的模式识别需要不同的训练和评估方式。我们需要在不同的环境和条件下评估我们的系统,利用不同的特征来得到好的效果。这两个任务有时候会结合起来,因为不同的特征会产生不同的识别效果,这些我们可以在评估阶段看到。


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