原文:EasyPR源碼剖析(4):車牌定位之Sobel算子定位

一 簡介 sobel算子主要是用於獲得數字圖像的一階梯度,常見的應用是邊緣檢測。 .水平變化: 將 I 與一個奇數大小的內核進行卷積。比如,當內核大小為 時, 的計算結果為: .垂直變化: 將: I 與一個奇數大小的內核進行卷積。比如,當內核大小為 時, 的計算結果為: Opencv中Sobel函數使用擴展的Sobel算子,來計算一階 二階 三階或混合圖像差分。 第一個參數,InputArray ...

2017-07-28 14:33 0 2185 推薦指數:

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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 ...

Sat Jul 22 18:25:00 CST 2017 0 5474
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 ...

Thu Jul 27 23:36:00 CST 2017 3 4760
EasyPR源碼剖析(5):車牌定位之偏斜扭轉

一、簡介 通過顏色定位Sobel算子定位可以計算出一個個的矩形區域,這些區域都是潛在車牌區域,但是在進行SVM判別是否是車牌之前,還需要進行一定的處理。主要是考慮到以下幾個問題: 1、定位區域存在一定程度的傾斜,需要旋轉到正常視角; 2、定位區域存在偏斜,除了進行旋轉之后,還需要進行 ...

Sat Jul 29 22:54:00 CST 2017 0 2703
EasyPR源碼剖析(6):車牌判斷之LBP特征

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算子定義在像素3*3的鄰域內,以鄰域中心像素為閾值,相鄰的8個像素的灰度值與鄰域中心的像素值進行比較,若周圍 ...

Wed Aug 02 19:21:00 CST 2017 1 2102
EasyPR源碼剖析(7):車牌判斷之SVM

前面的文章中我們主要介紹了車牌定位的相關技術,但是定位出來的相關區域可能並非是真實的車牌區域,EasyPR通過SVM支持向量機,一種機器學習算法來判定截取的圖塊是否是真的“車牌”,本節主要對相關的技術做詳細的介紹。 注:SVM相關內容可以詳細參考周志華老師的《機器學習》和一篇名為《支持向量機通俗 ...

Thu Aug 03 00:29:00 CST 2017 0 3017
EasyPR--開發詳解(2)車牌定位

  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 ...

Mon Oct 13 23:39:00 CST 2014 7 42294
車牌識別(一)-車牌定位

,進入生成二值圖,定位車牌位置。基於紋理特征自己還沒有基礎到。基於文字特征往往是根據文字輪廓特征進行識 ...

Wed Aug 16 04:07:00 CST 2017 0 18141
EasyPR源碼剖析(1):概述

  EasyPR(Easy to do Plate Recognition)是本人在opencv學習過程中接觸的一個開源的中文車牌識別系統,項目Git地址為https://github.com/liuruoze/EasyPR。考慮到大部分人對opencv的使用還比較陌生,我將在 ...

Wed Apr 26 18:51:00 CST 2017 2 4275
 
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