在对车牌识别过程中,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状,在车牌中因为车牌为形状规格的矩形,所以目的转化为寻找矩形特征,常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调,国内的车牌往往是蓝底白字,可以采用图像的色调或者饱和度特征 ...
基于模板匹配的车牌识别 项目准备 提取车牌位置图片 车牌字符分割 模板匹配 结果渲染 总结 项目的容错性还不够高,图片比较模糊的时候识别不到车牌,还待提高 识别速度不够快 模板匹配算法太依赖模板的质量 使用大量的模板可以提高精度,但是速度下降严重 还有很多待优化的地方,比如一张图中有多个车牌等 我认为整个项目最难的地方是车牌位置的提取 项目还是很不错的一个对OpenCV图像处理的课题项目 自己独立 ...
2020-05-07 11:33 0 6333 推荐指数:
在对车牌识别过程中,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状,在车牌中因为车牌为形状规格的矩形,所以目的转化为寻找矩形特征,常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调,国内的车牌往往是蓝底白字,可以采用图像的色调或者饱和度特征 ...
2012-11-07 17:42 1090人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[-] 车牌预处理 字符分割 归一化处理 细化处理 字符特征提取 神经网络训练 车牌图像识别结果测试 ...
第四篇:车牌定位 车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来。车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源,它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现,只有准确地定位出车牌,才会有后续的车牌分割与字符识别。 目前车牌定位有两大类、基于灰度、基于彩色 ...
【实验项目名称】 手写数字特征提取方法与实现 【实验目的】 通过手写数字特征的提取,了解数字的特征提取方法,掌握特征匹配准则。 【实验原理】 读取标准化后的数字0~9,二值化,对每个数字进行等分区域分割,统计每个区域内的黑色像素点的个数,即为特征初值。采用欧式距离的模板匹配法判断数字 ...
原文:https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10724769.html 测试环境: win7 64,py ...
/article/details/82219291 识别技巧: 小图的选择,尽可能的选 ...
通过学习别人的程序,个人了解到车牌识别分为如下几个步骤: 1.读取一张车牌照片 2.将车牌照片转化成R、G、B、H、S、V分量 3.选取最合适的分量图像进行阈值分割(获取车牌在图像中的区域) 4.打开矩形区域 5.获取矩形区域 6.获取矩形区域的角度 7.获取矩形区域的中心点 8. ...
车牌识别之一:车牌定位http://blog.csdn.net/sing_sing/article/details/5937725 车牌识别之二:字符分割http://blog.csdn.net/sing_sing/article/details/5937751 ...