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传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法,统计特征法等。90年代,由于计算机视觉技术的发展,开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同,经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围,从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌,再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
一个车牌识别系统的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的,因为车牌照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)。
几乎每家都宣称拥有高辨识率,但为了避免事后因为双方对产品认知有差异,而将运作不良的责任互相推托,用户在采购车牌辨识系统时,不妨要求实地测试,而且测试时间好超过两个礼拜,比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境,两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形,大约掌握了八成,如果只是测一天、甚至几个小时,是无法了解的。
停车场车辆牌照识别系统的工作原理如下:1.系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像;2.再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果;3.接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测,并分割出单个字符的矩形区域;4.对车牌进行二值化,后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别。
图片初级处理——灰度化、二值化大家都知道,灰色是介于白色和黑色之间的颜色,而且这个灰色深浅不一样,所以白色和黑色之间的灰色就有很多。这颜色一多,计算机就眼花缭乱了。所以呢,干脆把图片二值化。啥叫二值化呢?就是让图片只有黑色和白色,就是只有两个颜色值,顾名思义把图片搞成黑白二色的过程就是二值化。再形象的比喻一下,就是熊猫化!在计算机RGB颜色空间内,白色就是255,黑色就是0,其他颜色就是在这0-255之间了。
图形检索,定位车牌图片处理到这一步,来了——车牌检索。动脑筋的朋友可能已经意识到了,车牌是规则的长方形,我们只要找二值化后图片里的长方形就好了。问题来了,你找长方形,问题是有些车辆的撒热窗就是长方形。爱动脑筋的小伙伴已经注意到了,车牌的长宽比与车身其他位置的形状长宽比不同。掌握了上面的基本常识,那么我们距离找到车牌就更近了。计算机扫描整个二值化的图片,由左到右,由上到下,把颜色从黑到白或者由白到黑的像素全部记录下来。然后根据这些像素来计算哪个区域是长方形,并且符合车牌的比例。