基于halcon的车牌的图像识别-整理9页.docx

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资源描述

基于halcon的车牌的图像识别其实车牌图像识别从技术上已经比较成熟,从理论上来说无外乎就是如下几个步骤:灰度化:实际就是对原始车牌图片进行预处理,把彩色图片转化为黑白图片,然后对不符合指定阙值范围的灰度值进行过滤。车牌定位:这是技术难点之一,根据我的经验,定位车牌位置对于车牌的准确识别而言实际上就成功了60%。很多车牌识别的产品都对车牌的定位预留了很多配置参数,例如截取原始图片的位置参数、车牌的长宽比例、大小等等,这些都是为了提高车牌定位的准确率。字符分割:车牌定位后是字符分割,本人使用的识别过程是:对定位的车牌位置进行降噪处理=边界模糊=从右向左找出前6个封闭的图形=剩余的封闭图形综合为一个图形进行汉字的识别。字符识别:就是根据字符模板进行模板匹配,因此需预先建立相应的字符模板。基于图像进行字符识别也可配置很多参数来大大提高字符的识别率。例如限定车牌头的字符,车牌各位字符的识别优先级等等。以下通过大车黄牌号码为例,看看车牌识别的效果。1、原始图片如下图所示:2、限定车牌识别区域,本例中将裁剪掉上下左右各10%的区域

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