共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
实现车牌识别与字符分割,需要进行图像预处理、车牌区域分割、车牌字符分割和数据库字符匹配等操作。基于MATLAB软件,在图像预处理方面,调整图像大小后获取其B分量图;在车牌区域分割方面,利用Ostu法获取阀值后转化为二值图,然后形态学处理去除小面积的区域,再利用Regionprops函数获取二值图上值为1的区域左上坐标,可得到车牌区域;在车牌字符分割方面,将车牌区域图像转化为二值图,闭运算连接字符间的间隙,再利用Regionprops函数实现字符分割。 相似文献
3.
文章设计了一种车牌识别系统,采用基于DSP构建的硬件平台,运用数字图像处理的相关基础知识来实现车牌识别的功能。该系统主要包括图像采集与预处理、车牌定位、字符切分以及字符识别等四个部分。通过对采集到的图像进行分析处理,分别得到边缘检测、直方图统计、中值滤波、锐化、灰度阈值处理等实验结果。 相似文献
4.
《科技通报》2017,(4)
针对当前车牌识别系统中图像分割方法应用单一,适用范围窄的问题,提出了综合应用多种图像分割方法的算法。车牌识别系统分为车牌图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个步骤。首先运用投影算法,把输入的原始车牌彩色图像转换成灰度图和二值图,并实现车牌位置的初步定位;其次运用OTSU算法,实现车牌的精确定位,并获取车牌的灰度图数据;然后运用动态自适应算法对车牌灰度图进行二值化;最后根据车牌的几何特征,对车牌字符进行分割及归一化处理。通过对4000张不同环境下车牌图片的测试,表明本处的算法可以成功的实现车牌定位及字符分割,具有较强的适应性,对后续的字符识别起到了重要作用。 相似文献
5.
基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
车牌定位是车牌识别中的关键步骤。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确地定位车牌位置,提出了一种基于边缘检测和投影法的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像实施边缘检测、二值化等预处理,然后在此基础上,利用基于双向回溯的投影法确定车牌的上下左右边界。实验结果表明,该方法定位速度快、准确率高。 相似文献
6.
通过OpenCV机器视觉库技术与Python开发平台对车牌识别进行了研究与分析,该车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等部分组成,实验表明该系统具有良好的识别效果。 相似文献
7.
8.
车牌识别系统在对车牌进行识别时,由于捕获到的车牌受到天气、光照等复杂因素的影响,车牌图像不是很清晰,为使系统能够准确的完成车牌识别,车牌图像增强的研究就显得至关重要。它提出了一种利用平滑滤波器、中值滤波器和Roberts边缘检测算子与小波融合技术进行混合图像增强的方法,通过matlab R2011a进行仿真实验,能够达到较好的图像增强效果。 相似文献
9.
10.
基于多尺度Top-Hat算子的车牌图像预处理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,本文提出了采用不同尺度结构元素的TOP-hat算子用于车牌图像预处理.实验结果表明了该算子比其它典型边缘算子如Roberts、Sobel等具有更强的抗噪声能力、提取目标的边缘更加准确,在车牌图像预处理中有较大的优势. 相似文献