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例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为,既然白天的辨识率有90%,那全天候的准确率都要达到90%才合理,这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等),与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
此外,车牌辨识系统能否发挥大效用,除了软件技术之外,与摄影机及现场施工能力,也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后,提出建置规划方案,先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等,再提出报价,藉由这些动作,除了得以事先评估业者的能力,用户本身也可以达到产品学习及教育训练,日后管理时,会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。
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。
开车的朋友都知道,我们无论去停车场还是上下高速,只要有摄像头和栏杆的地方,基本上都需要识别你的车牌。我们普通人无需去了解车牌的识别过程,但还是有很多网友想了解自己的车牌是如何被识别的。
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。
车牌字符切割在上一步中,我们成功找到了车牌,并把它从原图(不是二值化的图)截取出来了。对截取的车牌图片进行上一步的灰度化、二值化、降噪处理,尤其是边缘降噪。如果降噪后,干扰的噪声还是比较大,可以采取腐蚀、膨胀算法来模糊噪声。如果降噪后的车牌图片有倾斜现象,就需要对图片做错切变换(就是倾斜角度调整)。我们知道,有些车牌是上下结构的,这很容易通过对二值化的图片做像素扫描来检测上下两部分是否中间不粘连,如果不粘连,那就是上下结构车牌。如果不是上下结构,那就是单行结构的新车牌。
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