車牌識(shí)別的原理和方法

通常，車牌識(shí)別過程分為圖像預(yù)處理、下牌定位、車牌校正、車牌分割和車牌識(shí)別五個(gè)部分。

①圖像預(yù)處理：在整個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)中，由于采集進(jìn)來的圖像為真彩圖，再加上實(shí)際采集環(huán)境的影響以及采集硬件等原因，圖像質(zhì)量并不高，其背景和噪聲會(huì)影響字符的正確分割和識(shí)別，所以在進(jìn)行車牌分割和識(shí)別處理之前，需要先對車牌圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理操作。

②車牌定位：首先對車牌的二值圖片進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，使車牌區(qū)域形成一個(gè)連通區(qū)域，然后車牌識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)車牌的先驗(yàn)知識(shí)對所得到的連通區(qū)域進(jìn)行篩選，獲取車牌區(qū)域的具體位置，完成從圖片中提取車牌的任務(wù)。

③車牌校正：由于捕捉圖片的攝像頭與車身的角度問題，得到的車牌圖片不是水平的。為了順利進(jìn)行后續(xù)的分割和識(shí)別，必須對車牌進(jìn)行角度校正。在此，使用了Radon變換來對車牌進(jìn)行校正。

④車牌分割：首先對車牌進(jìn)行水平投影，去除水平邊框；再對車牌進(jìn)行垂直投影。通過對車牌進(jìn)行投影分析可知，與Z人值峰中心對應(yīng)的為車牌中第二個(gè)字符和第三個(gè)寧符的間隔，與第二人峰中心距離對應(yīng)的即為車牌字符的寬度，并以此為依據(jù)對車牌進(jìn)行分割。

⑤字符以別：本文采用模板匹配方法來對車牌進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別過程中，首先建立標(biāo)準(zhǔn)字庫，再將分割所得到的字符進(jìn)行歸一化，將歸一化處理后的寧符與標(biāo)準(zhǔn)寧庫里的字符逐一比較，Z后把誤差Z小的字符作為結(jié)果顯示出來。

車牌識(shí)別技術(shù)工作原理

車牌識(shí)別技術(shù)全面應(yīng)用到各方面，只要有車的地方，我們就需要用到車牌識(shí)別。車牌識(shí)別是利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼、車牌顏色白動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。技術(shù)的核心包括車牌定位算法、車牌寧符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。

車牌識(shí)別技術(shù)工作原理

車輛檢測：可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式感知車輛的經(jīng)過，并觸發(fā)圖像采集抓拍。

圖像采集：通過高清攝像抓拍主機(jī)對通行車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、小間斷記錄、采集。

預(yù)處理：噪聲過濾、白動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、 二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。