洛陽車牌識別一體機/洛陽智能停車場管理系統(tǒng)
車牌定位的實現(xiàn)方法
1.直接法：直接分析圖像的特征
2.神經網絡法：
首先利用神經網絡對圖像中一個個小窗口進行分類，然后對分類結果進行綜合，從而得到牌的準確定位。
3.基于矢量量化的牌定位方法：
在對牌定位的同時進行了圖像的壓縮；
對圖像的處理不是以像素為單位，而是以塊為單位，提高了處理速度；
容易識別圖像中沒有牌的情況。
車牌字符的識別
與通用的OCR識別方法類似。
洛陽車牌識別一體機/洛陽智能停車場管理系統(tǒng)
主要算法：
1．基于模板匹配的OCR算法
首先對待識別字符進行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結果。改進：基于關鍵點的模板匹配算法。
5種簡單識別器：簡單模板匹配；外圍輪廓匹配；改進穿線法；基于Hausdorff距離的模板匹配；簡單分類器。
2．基于人工神經網絡的OCR算法
車牌字符識別實現(xiàn)要點
1．預處理：
（1）二值化：（彩色分割方法）
難點：閾值選擇和牌類型多樣（要統(tǒng)一）
方法：全局閾值（OSTU等）和局部閾值
（2）傾斜度校正：Hough變換檢測直線傾角。
（3）字符分割與大小歸一化：統(tǒng)計分析方法
2．字符識別（OCR）
通用的匹配識別方法，小波變換，分形等
車牌字符識別的難點
牌由漢字、字母和數(shù)字組成，漢字的筆畫繁多，圖像要具有更高的分辨力，系統(tǒng)要具有很高的采集和處理速度，要達到實時處理。這要求采用的算法簡潔、實用、有較高的效率。 |
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