史上最全车牌识别算法图解,你了解多少?

智能
2021
06/06
11:04
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车牌识别是基于图像分割和图像识别的理论。对车号识别车牌丰富的图像进行分析处理,确定车牌在图像中的位置,进一步提取识别文字字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算术运算。操作流程如下图所示:

【车牌识别算法说明】

1、图片集

根据汽车测量方式的不同,图像采集通常分为两种,

一是静态模式下的图像采集。小车触发地线线圈、红外线或雷达等设备给单反发出触发信号。相机在接收到触发信号后会拍摄图像。优点是触发率高,性能稳定。缺点是需要切割地面铺装卷材,施工量大。

另一个是视频模式下的图像采集。不需要外部触发信号。摄像机会实时记录视频流图像。这种方法的优点是施工方便,不需要切割地板,需要安装车辆探测器等部件。该方案的触发率和识别率低于外部设备。

2、预处理

由于图像质量容易受到光线、天气、车牌本身、角度、摄像头位置等因素的影响,因此在识别车牌之前需要对图像进行一些预处理,以确保最清晰的图像牌照。一般根据对场景环境和已经拍摄的图像的分析得出结论,实现单反的自动曝光处理、自动测光处理、自动过爆处理等,得到的图像是经受噪声过滤、对比度改进和图像缩放。等待处理。去噪方法包括均值混合、中值滤波和高斯滤波。

背光图像

曝光过度的图像

3、车牌定位

从整个图像中准确测量车牌面积是车牌识别过程中的一个重要步骤。如果定位失败或定位不完整,将直接影响最终识别的准确率。车牌定位方法通常采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法,根据纹理特征、颜色特征、形状特征等信息对车牌进行监测。

投影分析法是基于车牌字符和背景交替出现的频率比其他情况更频繁的特征,通过图像在水平和垂直方向的投影分析来定位车牌。连通域的分析是基于车牌中的每个字符都是一个连通域的特征,并且该连通域的结构和颜色是一致的。通过检查并合并此连接域来定位车牌。

由于图像背景复杂,车牌定位不清晰智能汽车图像识别算法,很容易将围栏、广告牌等噪声视为车牌。因此,如何消除那些假车牌也是车牌定位的难点。为了提高定位精度和识别率,一般车号识别系统都会设计一个外接插座,让用户可以根据现场环境设置不同的识别区域。

基于连通域分析的车号定位方法流程图

4、车牌校准

由于拍摄角度和镜头的影响,图像中的车号存在水平倾斜、垂直倾斜或矩形畸变,给后续识别过程带来困难。如果在定位车牌后进行车牌校准,将有助于消除车牌框等噪声,更有利于字符识别。

目前常用的标定方法有:通过测量车牌上下左右边框的直线来估计倾斜角度;旋转投影法,通过将图像以不同角度垂直投影在水平轴上,投影值为0的点之和。最大角度为垂直倾角,水平角的估计方法与之类似主成分分析法,根据车牌背景与文字交界处的颜色特征进行固定组合智能汽车图像识别算法,得到颜色到特征点的主成分方向。是车牌的水平倾斜角度;最小方差法,根据字符在垂直方向投影的最小坐标残差,引入垂直倾斜角的闭合表达式来确定垂直倾斜角;透视变换利用四个实测车牌顶点通过相关矩阵进行变换,实现车牌畸变标定。

[梯形失真图像]

5、字符分割

定位车牌区域后,由于不知道车牌有多少个字符、字符之间的位置关系、每个字符的宽高等,为了确保车牌类型匹配且字符识别正确,字符分割是必不可少的一步。

字符分割的主要思想是根据车牌的二值化或边缘提取的结果,利用字符的结构特征、字符之间的相似度、字符之间的间距,分别提取单个字符。包括挛缩、断字等特殊情况的处理;另一方面,将宽度和高度相似的字符归为一类,从而消除了车牌框架和一些小噪音。常用的算法有:连通域分析、投影分析、字符降维和模板匹配。

6、字符识别

对分割后的字符进行灰度图像归一化,提取特征,然后进行机器学习或用字符库模板进行匹配,最后选择匹配度最高的结果作为识别结果。

THE END
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车牌识别系统 字符
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