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识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如,在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间,速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
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)。
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。