车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割1、对车牌图像从左向右逐列扫描,并记录统计出每列的像素值为255的像素的个数,并将结果保存在一位数组count[width+1]中,其中count[i]用于存储第i列像素值为255的像素的个数。2、剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字,这些字符不存在不连通性的问题,于是,仅仅利用一个阈值1就可以分割出车牌剩下的字符。
车牌识别系统的关键技术及算法。对边缘检测后的灰度图进行二值化处理:车牌图像经过边缘检测之后,车牌上的字符及边缘信息会突出出来,同时,其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来,为了减少噪声的影响,需要对车牌图像进行二值化处理,二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况,二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法,我们用1大类间方差法(也称Otsu算法)进行阈值化,来剔除一些梯度值较小的像素,减少需要查找的车牌范围,二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割算法的研究车牌区域定位完成之后,由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象,因此,在车牌字符分割之前,需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下,需要准确的求得车牌的倾斜角度,然后把发生倾斜的车牌校正过来,为接下来的字符分割创造条件,这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后,车牌识别道闸,需要去除车牌的上下、左右边界,然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来,得到一个单独的车牌字符图像,为后续的车牌字符识别做好准备,即车牌的字符分割。
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