EasyPR源碼剖析（3）：車牌定位之顏色定位
一、簡介 對車牌顏色進行識別，可能大部分人首先想到的是RGB模型， 但是此處RGB模型有一定的局限性，譬如藍色，其值是255，還需要另外兩個分量都為0，不然很有可能你得到的值是白色。黃色更麻煩，它是由紅色和綠色組合而成的，這意味着你需要考慮兩個變量的配比問題。這些問題讓選擇 RGB 模型進行判斷 ...
原文：EasyPR源碼剖析（2）：車牌定位
上一篇主要介紹了車牌識別的整體框架和流程，車牌識別主要划分為了兩個過程：即車牌檢測和字符識別，而車牌識別的核心環節就是這一節主要介紹的車牌定位，即 Plate Locate。車牌定位主要是將圖片中有可能是車牌的區域定位出來，方便后面進一步的處理。測試代碼如下： View Code CPlateLocate 是實現車牌定位的主要功能類， 其構造函數比較簡單，主函數是 plateLocate，用於定 ...
2017-07-22 10:25 0 5474 推薦指數：
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一、LBP特征 LBP指局部二值模式，英文全稱：Local Binary Pattern，是一種用來描述圖像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不變性和旋轉不變性等顯著優點。 原始的LBP算子定義在 ...
EasyPR源碼剖析（7）：車牌判斷之SVM
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這篇文章是一個系列中的第三篇。前兩篇的地址貼下：介紹、詳解1。我撰寫這系列文章的目的是：1、普及車牌識別中相關的技術與知識點；2、幫助開發者了解EasyPR的實現細節；3、增進溝通。 EasyPR的項目地址在這：GitHub。要想運行EasyPR的程序，首先必須配置好openCV，具體 ...
EasyPR源碼剖析（8）：字符分割
通過前面的學習，我們已經可以從圖像中定位出車牌區域，並且通過SVM模型刪除“虛假”車牌，下面我們需要對車牌檢測步驟中獲取到的車牌圖像，進行光學字符識別（OCR），在進行光學字符識別之前，需要對車牌圖塊進行灰度化，二值化，然后使用一系列算法獲取到車牌的每個字符的分割圖塊。本節主要對該字符分割部分 ...