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 ...
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 支持向量機通俗導論 理解SVM的三層境界 的文章。 一 SVM簡介 支持向量機,其英文名為 supportvector ...
2017-08-02 16:29 0 3017 推薦指數:
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 ...
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 ...
一、簡介 通過顏色定位和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 ...
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 ...
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。 Ⅰ.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3時, 的計算結果為: Ⅱ.垂直 ...
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 ...
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 ...
在上一篇文章的介紹中,我們已經通過相應的字符分割方法,將車牌區域進行分割,得到7個分割字符圖塊,接下來要做的就是將字符圖塊放入訓練好的神經網絡模型,通過模型來預測每個圖塊所表示的具體字符。神經網絡的介紹和訓練過程我們將在下一節中具體介紹,本節主要介紹字符特征的提取,和如何通過訓練好的神經網絡模型 ...