蕪湖車牌識(shí)別-合肥進(jìn)軍|*安裝-小區(qū)車牌識(shí)別

在實(shí)際的車牌識(shí)別系統(tǒng)中獲取的車牌，往往由于拍攝角度的不同、車牌污損、光照不均等原因造成了二值化后的字符會(huì)出現(xiàn)形變、粘連、斷裂、細(xì)節(jié)模糊等情況，這些原因?qū)е铝四０迤ヅ湓谲嚺谱址R(shí)別上的局限性，尤其是停車場車牌識(shí)別系統(tǒng)。停車場環(huán)境下，車牌圖像受到光照的影響較大，為了提高字符識(shí)別的準(zhǔn)確率，通常在停車場車牌識(shí)別系統(tǒng)中很少采用這種算法。
為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；2)牌照字符分割，車牌自動(dòng)識(shí)別，把牌照中的字符分割出來；3)牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，終組成牌照號(hào)碼。實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，自動(dòng)車牌識(shí)別，使采集到的圖像利于識(shí)別。
車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。sobel邊緣檢測算子：sobel邊緣檢測還有另外一種形式，稱為isotropicsobel算子，該算子具有各向同性的特征，利用加權(quán)平均算子，權(quán)值反比于鄰點(diǎn)與中心點(diǎn)的距離，蕪湖車牌識(shí)別，當(dāng)沿著不同方向檢測邊緣時(shí)梯度幅度一致，因此它的位置加權(quán)系數(shù)，在檢測不同方向上的邊緣時(shí)梯度的幅度一致，但速度較一般sobel算子要慢一些。用于邊緣檢測的算子很多，常用的還有l(wèi)aplacian邊緣檢測算子、canny邊緣檢測算子等。
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