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济南宏远门业介绍车牌识别系统的定位方法

文章来源:宏远门业  发布时间:2018-09-13 15:07   浏览次数:

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  车牌定位是从图片中定位出候选车牌区域。济南宏远门业介绍车牌识别系统的3种定位方法:边缘检测法、颜色定位法和文字定位法,并综合使用3种方法来应对不同情况,最终输出最优定位结果。

车牌识别系统

  (1)车牌识别系统边缘检测法。 由于车牌均为矩形,因此可以检测图片中的矩形区域来定位疑似车牌的区域。具体步骤如下:程序首先读入图像,并对图像进行去噪,随后将图像转为灰度图。这两步都是为了能够更好检测到图像中的边缘。在检测到垂直边缘后,对图像进行二值化和形态学操作,这是为了将前面检测到的边缘的内部填满,即形成连通区域,这样才能够找到矩形车牌图块。接着画出连通区域的外接矩形,这些矩形图块中就包含要定位的车牌。最后,对这些矩形图块进行筛选,剔除不符合条件的图块,输出并保存余下的矩形区域。

  (2)车牌识别系统颜色定位法。 上述边缘检测法虽然能够成功定位大多数车牌,但在处理有大量垂直边缘的图像时,难以准确的定位车牌,因此我们需要其他方法来弥补这方面的不足。由于我国的绝大多数车牌均为蓝色或黄色背景,这为通过颜色来定位车牌提供了条件。

  首先将图片转换为HSV颜色模型。在最常见的RGB颜色模型中,R、G、B三个分量各代表红、黄、蓝。HSV与之不同,HSV模型中的H、S、V分别代表是:色调,饱和度和亮度。H分量是唯一与色彩相关的分量。因此,只需要固定H的值,就会呈现基本稳定的颜色。当H值不变时,V和S的变化会分别导致饱和度和亮度的变化。当V和S都为最大值,1时,颜色是最纯正的。S越小,颜色越白。V越小,颜色越黑,当V=0时,颜色变为黑色。S和V的值也会影响最终颜色的效果。因此,设定一个阈值,使得S和V都大于阈值时,颜色才属于H所表达的颜色。在通过颜色定位到车牌区域后,进行二值化、闭操作、取轮廓三个操作,将车牌区域截取出来。最后,对这块区域进行角度调整,对不同倾斜角度的图像进行旋转或偏斜扭转操作,将其调整为正视视角。

  (3)车牌识别系统文字定位法。 边缘检测法和颜色定位法可以满足在正常光照下拍摄的图片中进行车牌定位,但在弱光条件下并不能很好的检测并定位到车牌区域,文字定法可以弥补这一不足。文字定位法首先使用最大稳定极值区域(MSER)算法提取文字,然后使用种子生长法将这些图块连接起来,最后组合成车牌区域。

济南车牌识别系统

  在本程序中的具体实现步骤如下。

  1)将图片转换为HSV颜色模型,并提取H通道。

  2)灰度化。将图片转换为灰度图。

  3)根据检测区域点分别生成MSER+和MSER-结果。MSER+检测黄色车牌上的黑色字符,MSER-检测蓝色车牌上的白色字符。

  4)判断MSER提取出的区域的尺寸,删除不符合车牌文字尺寸的区域。

  5)查找强种子(图1车牌区域中的左起第2~7个方框)。将靠近的强种子进行集合,画出一条穿过它们的中心线(图1车牌区域中白色的线,连接第4~6个方块),这条线即是车牌的中轴线。

  6)在这条线的附近寻找弱种子(图1车牌区域中最左侧的方框)。通常,这些强种子和弱种子的距离不会太远,并且尺寸基本一致。弱种子在强种子的左右进行查找。

  7)全部找完后,强种子和弱种子的总数即是车牌区域的文字个数。图1为字符定位结果图。

  

济南车牌识别字符定位


  图1 字符定位

  (4)车牌定位结果。 济南宏远门业介绍车牌识别系统的3种定位方法经过对比测试,以上3种定位方法分别适用于不同情况:边缘检测定位法适用于图片中的垂直边缘较少的图片;颜色定位适用于车身及背景中无蓝色和黄色的图片;文字定位法针对弱光条件下拍摄的图片的定位效果优于其他两种方法。因此,车牌定位整体步骤如下。

  1)首先使用边缘检测定位车牌,若定位到候选车牌,则直接输出所有候选车牌图块;若没有定位到车牌,则进入步骤2);

  2)使用颜色定位法定位车牌,若检测到候选车牌区域,则输出所有候选车牌图块;若检测到大量蓝色或黄色区域,或无法检测到指定颜色,则不输出任何结果并进入步骤3);

  3)使用字符定位法,最终输出定位结果。

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