車牌的定位與校正

本章主要描述的是對(duì)已有車牌定位方法的研究，了解它們的算法原理及其優(yōu)缺點(diǎn)，并提出了一種效果更好適用范圍更廣的車牌識(shí)別系統(tǒng)方法，即將Mean Shift算法運(yùn)用到車牌識(shí)別系統(tǒng)，然后在此基礎(chǔ)上對(duì)車牌進(jìn)行校正。

圖像的對(duì)比度不足是圖像處理的過程中經(jīng)常會(huì)遇到的問題。隨著汽車數(shù)量的迅速增加，車牌識(shí)別技術(shù)提出了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。主要的原因是在獲取車牌圖像時(shí)受外界環(huán)境的影響。對(duì)比度不足的圖像會(huì)影響到圖像的后續(xù)處理效果，所以，一般情況下，在進(jìn)行圖像處理前會(huì)使用灰度變換的方法來對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理，以達(dá)到改善視覺效果的目的。 

車牌識(shí)別系統(tǒng)的主要構(gòu)成分析

目前相對(duì)多見的車牌識(shí)別系統(tǒng)核心為兩方面的基礎(chǔ)模塊，依次屬于對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集以及識(shí)別軟件兩個(gè)方面，而后一類還能夠再度進(jìn)行分割。核函數(shù)和分類設(shè)備的工作效果之間有較為密切的關(guān)系，不過等人在其研究中發(fā)現(xiàn)，其不同和工作的效果沒有太大的關(guān)聯(lián)，而起到重要作用的是因子C和其對(duì)應(yīng)的參數(shù)廠。車牌識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)際原理為：在車輛經(jīng)過有關(guān)關(guān)卡之后，傳感器隨之而啟動(dòng)并采集對(duì)應(yīng)的圖像存入到特定的設(shè)備之內(nèi)，而識(shí)別軟件則在存儲(chǔ)設(shè)備之中讀取對(duì)應(yīng)的圖像信息。識(shí)別軟件先是針對(duì)有關(guān)的圖像開展增強(qiáng)、去躁等配套的預(yù)處理操作，之后則屬于具體的定位程序，之后則進(jìn)一步開展配套的字符切分操作，終則屬于有關(guān)的字符識(shí)別操作

針對(duì)車牌開展配套的定位操作，目的是在拍攝獲得的汽車圖像之內(nèi)，識(shí)別具體的車piao范圍，同時(shí)將車牌圖像實(shí)現(xiàn)提取操作，以此來實(shí)現(xiàn)之后的切分以及識(shí)別的操作。當(dāng)我在高峰時(shí)段回到社區(qū)的角落時(shí)，我遇到了一條長長的汽車龍，喇叭聲開始響起，這不可避免地成了一種道路疾病。車牌定位屬于綜合識(shí)別體系的關(guān)鍵構(gòu)成，科學(xué)的判斷具體的車牌范圍，則屬于提升綜合體系識(shí)別率的核心要素。以形態(tài)學(xué)和有關(guān)的邊緣檢測(cè)作為基礎(chǔ)的定位方式，核心為五方面的基礎(chǔ)流程。