车牌识别中车牌信息以及如何做车牌识别的思路整理
一、现在的国内民用车牌都是92式车牌。
其车牌的一些参数指标如下:
A:总长度为440mm;
B:高度为140mm;
C:其中单字符的宽为45mm;
D:整个车牌区域字符长度为409mm(这里在后面计算的时候方便都认为是410mm);
E:字符的高度为90mm;
F:第二和第三个字符之间的距离为34mm;
G:其他的每两个字符之间的距离为12mm;
H:其中如果出现字符"1"的话,字符“1”的宽度为13.5mm;与其他字符的相差22.5mm;两个“1”之间的距离为38.5mm;
下图为440长的车牌实际中每个字符在图像的位置;
二、下面来说说车牌识别的整个过程
个人理解整个车牌处理的过程应该分为四块;
A:车牌区域的定位,不管你是大背景复杂图像也好,还是非常清晰的车牌图像,都应先定位到车牌区域。这里根据每个图像的不同采用的方式也应该不同。(颜色空间HSI空间、形态学中的矩形判别)
B:车牌的仿射变化,针对前面已经定位到的车牌,看车牌的字符是否有偏转,如果有则需要求取整个字符的偏转角度,然后求取仿射变化公式。接着求取转化后的图像;(霍夫变化求角度、仿射变化)
C:车牌的字符分割,算是比较难得一块了,如果图像到这里还没有很好的得到分割的话这一步比较难做。通过统计每一行或者每一列的像素点,找到分离点来确定每个字符的位置,并分割出来(投影法求字符位置)
D:车牌的字符匹配,如何识别出来字符,目前有模板匹配的方式或者多特征提升树(adaboost)或者OCR中的字符识别方式来做神经网络比较复杂。模板匹配比较简单,其他两种比较智能;
转载于:https://www.cnblogs.com/zvmxvm1991/p/5656189.html
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