蕪湖車牌識別-合肥進(jìn)軍|*安裝-小區(qū)車牌識別

在實際的車牌識別系統(tǒng)中獲取的車牌，往往由于拍攝角度的不同、車牌污損、光照不均等原因造成了二值化后的字符會出現(xiàn)形變、粘連、斷裂、細(xì)節(jié)模糊等情況，這些原因?qū)е铝四０迤ヅ湓谲嚺谱址R別上的局限性，尤其是停車場車牌識別系統(tǒng)。停車場環(huán)境下，車牌圖像受到光照的影響較大，為了提高字符識別的準(zhǔn)確率，通常在停車場車牌識別系統(tǒng)中很少采用這種算法。
為了進(jìn)行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；2)牌照字符分割，車牌自動識別，把牌照中的字符分割出來；3)牌照字符識別，把分割好的字符進(jìn)行識別，終組成牌照號碼。實際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，自動車牌識別，使采集到的圖像利于識別。
車牌識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。sobel邊緣檢測算子：sobel邊緣檢測還有另外一種形式，稱為isotropicsobel算子，該算子具有各向同性的特征，利用加權(quán)平均算子，權(quán)值反比于鄰點與中心點的距離，蕪湖車牌識別，當(dāng)沿著不同方向檢測邊緣時梯度幅度一致，因此它的位置加權(quán)系數(shù)，在檢測不同方向上的邊緣時梯度的幅度一致，但速度較一般sobel算子要慢一些。用于邊緣檢測的算子很多，常用的還有l(wèi)aplacian邊緣檢測算子、canny邊緣檢測算子等。
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