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      车牌识别系统
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      车牌识别系统是如何识别字符的
      2018.12.31
          车牌识别系统识别字符算法的研究是很成熟的了,目前市场上的设备识别率超过了95%,基本上只要你的牌照正常,识别车牌基本不会出问题,出了再识别一次即可。
      车牌识别系统识别字符
          车牌字符分割就是对已经定位出的车牌区域内的车牌字符进行分割,从而获取车牌上的字符,是车牌字符识别的前提和准备。车牌字符分割的好坏,直接影响到识别效果的好坏。在车牌识别系统中,由于车牌污染、背景复杂、光照不均匀、车牌发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响,很难找到一种普遍使用的分割方法。

          车牌区域定位完成之后,由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象,因此,在车牌字符分割之前,需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下,需要准确的求得车牌的倾斜角度,然后把发生倾斜的车牌校正过来,为接下来的字符分割创造条件,这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后,需要去除车牌的上下、左右边界,然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来,得到一个单独的车牌字符图像,为后续的车牌字符识别做好准备,即车牌的字符分割。

          在车牌的字符分割中,有许多因素会对车牌的字符分割造成影响,例如图像的噪声、车牌的定位不精确、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法,该算法能够克服这些因素造成的不良影响,并且能够准确的分割出车牌,为后续的精确识别做好准备。为了分割出相互独立的字符,对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。

          以下以改进的水平投影算法为例进行介绍:

          1、去除车牌字符的上下边界以外的区域。对灰度化的车牌图像从下向上逐行扫描,并统计出每行的像素值为 255 的像素的个数,当像素值为 255 的像素个数大于 7时(车牌有 7 个字符),认为寻找到车牌字符的下边界。同理,从上向下逐行扫描,能够寻找到车牌字符的上边界。去除车牌字符上下边界以外的区域。去除车牌字符上下边界之后,设车牌的高度为 height,宽度为 width。

          2、对车牌图像从左向右逐列扫描,并记录统计出每列的像素值为 255 的像素的个数,并将结果保存在一位数组 count[  width+ 1]中,其中 count[ i  ]用于存储第i列像素值为 255 的像素的个数。

          3、我国车牌的第一个字符是汉字,根据汉字的特征,设置两个阈值去分割车牌的第一个汉字字符,两个阈值分别为 threshold 1, threshold 2。从左向右扫描灰度化的车牌图像,第一个大于阈值 threshold 1的列,即为汉字的开始位置,记为S然后,继续扫描车牌图像,直到寻找到小于阈值 threshold 1的列,记为H ,比较这两列的宽度H-S与 threshold 2的大小,如果H-S < threshold2,则继续扫描图像直到找到与S列相差的宽度大于 threshold 2且满足像素值为255的像素的个数小于阈值的列。所寻找到的列就是车牌的汉字字符的结束列。在分割不连通的汉字的时候,这种改进的方法起到作用是显着的。

          4、剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字,这些字符不存在不连通性的问题,于是,仅仅利用第一个阈值 threshold 1就可以分割出车牌剩下的字符。

          5、当车牌的第一个汉字字符被分割出来之后,继续扫描车牌区域图像,当某一列的像素值为 255 的像素个数开始大于阈值 threshold 1时,这一列就是车牌字符开始的位置,当某一列的像素值为 255 的像素的个数开始小于阈值 threshold 1时,这一列就是车牌字符的结束位置。如此重复的下去,直到把车牌剩下的字符也分割出来为止。

          对提取的车牌字符特征进行归一化操作

          从输入的车牌图像中提取的车牌的尺寸不一样,这就造成了分割出来的车牌字符的尺寸不一样,为了更好的识别车牌字符,在本文中,对车牌字符进行归一化处理,使得经过不同图像获得车牌车牌在字符分割后,所获取的车牌单个字符图像大小都为5×10像素。


          在中国车牌识别系统识别字符是真的难,有汉字的情况下还有各种排版和颜色,所以软硬件都好的车牌识别系统才不会出问题。如果需要安装识别能力强系统,可以联系我们厂家来做。

      数据提供:天助网    
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