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河南濮阳车牌识别-大宗物流车牌识别对接系统-正大电动伸缩门业

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    车牌的定位与校正

    本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究,了解它们的算法原理及其优缺点,车牌识别对接系统,并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法,即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统,然后在此基础上对车牌进行校正。

    图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。车牌不是单一颜色的,如果是那么我们就没办法识别了,因此,我们需要对车牌的颜色予以区分。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果,所以,车牌识别系统,一般情况下,在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理,以达到改善视觉效果的目的。 



    车牌的底色检测

    车牌颜色不是单一的,所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。车牌校正是利用车牌区域的矩形序列分布同组成车牌号的字母、数字位置的分布基本一致的特征,找到了矩形序列中矩形左上角像素点排列的近似斜率,从而找出车牌区域的偏转角度,完成车牌图像区域的校正。通过我们对车辆车牌的研究发现,车牌的底色一般为蓝色或者黄色,而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的,如果是那么我们就没办法识别了,因此,我们需要对车牌的颜色予以区分。本设计采用的是RGB 模型检测方法,具体的方法就是将检测得到的像素点与 RGB 模型进行比对,就可以得出车牌的颜色。



    常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。为了将社区停车场变为创新,技术和智能化方向,社区管理也在具体实施,用于车辆管理。这些车牌定位方法,都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点,在经过Mean Shift算法迭代后,如果终收敛于同一点,物流车牌识别对接系统,则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历,河南濮阳车牌识别,得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域,再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析,就可以得到车牌区域。


    车牌识别系统-河南濮阳车牌识别-正大电动伸缩门业(查看)由濮阳市古城路正柱门窗加工部提供。而且多数情况下,同时出现多辆汽车,背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等,现有的识别方法也不能很好适应多变的环境。车牌识别系统-河南濮阳车牌识别-正大电动伸缩门业(查看)是濮阳市古城路正柱门窗加工部升级推出的,以上图片和信息仅供参考,如了解详情,请您拨打本页面或图片上的联系电话,业务联系人:李经理。

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