本系統(tǒng)針對(duì)家庭小型車藍(lán)底白字車牌進(jìn)行識(shí)別

背景

近年來,隨著交通現(xiàn)代化的發(fā)展要求，汽車牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)越來越受到人們的重視。車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)中車牌定位、字符切割、字符識(shí)別及后處理是其關(guān)鍵技術(shù)。由于受到運(yùn)算速度及內(nèi)存大小的限制，以往的車牌識(shí)別大都是基于灰度圖象處理的識(shí)別技術(shù)。其中首先要求正確可靠地檢出車牌區(qū)域,為此提出了許多方法,如Hough變換以檢測(cè)直線來提取車牌邊界區(qū)域、使用灰度分割及區(qū)域生長進(jìn)行區(qū)域分割,或使用紋理特征分析技術(shù)等。Hough變換方法對(duì)車牌區(qū)域變形或圖象被污損時(shí)失效的可能性會(huì)大大增加,而灰度分割則比直線檢測(cè)的方法要穩(wěn)定，但當(dāng)圖象在有許多與車牌的灰度非常相似的區(qū)域時(shí)，該方法也就無能為力了。紋理分析在遇到類似車牌紋理特征的其他干擾時(shí)，車牌定位正確率也會(huì)受到影響。本文提出基于車牌彩色信息的彩色分割方法。

主要模塊

主要模塊如下：顏色信息提取、車牌區(qū)域定位、識(shí)別、提取、檢測(cè)傾斜度、車牌校正、車牌區(qū)域2值化、擦除干擾區(qū)域、文字分割、模版匹配、結(jié)果輸出。

1. 定位車牌區(qū)域

2. 車牌矯正

3. 二值化車牌

4. 處理二值化圖像

5. 字符切割

6. 字符識(shí)別

顏色信息提取

根據(jù)彩色圖像的RGB比例定位出近似藍(lán)色的候選區(qū)域。即根據(jù)藍(lán)色像素點(diǎn)找出上下左右邊界，但是由于RGB三原色空間中兩點(diǎn)間的歐氏距離與顏色距離不成線性比例，在設(shè)定藍(lán)色區(qū)域的定位范圍時(shí)不能很好的控制。因此造成的定位出錯(cuò)是最主要的。這樣在圖片中出現(xiàn)較多的藍(lán)色背景情況下識(shí)別率會(huì)下降，不能有效提取車牌區(qū)域。在此采用自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，對(duì)分割出來的區(qū)域進(jìn)行識(shí)別調(diào)整，再根據(jù)長寬比和藍(lán)白色比，對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行多次定位，最終找到車牌區(qū)域。

傾斜校正

針對(duì)傾斜角度的圖片采取rando算法進(jìn)行傾斜角度計(jì)算，并對(duì)傾斜圖片進(jìn)行修正。從而得到水平方向一致的圖片。有利于后期的圖片分割及圖像識(shí)別。

二值化圖像處理

將得到車牌區(qū)域進(jìn)行二值化，然后利用bwmorph函數(shù)對(duì)二值圖像應(yīng)用形態(tài)學(xué)操作，經(jīng)過擦除，再次裁剪，得到更好只具有黑白色彩的車牌圖像

字符分割

將計(jì)算得到車牌區(qū)域的彩色分割后的圖象，對(duì)白色進(jìn)行水平垂直投影，計(jì)算水平垂直峰，檢測(cè)合理的字符高寬比。可用與區(qū)域分割相同的方法進(jìn)行峰值的刪除和合并對(duì)白色進(jìn)行水平垂直投影，計(jì)算水平垂直黑點(diǎn)數(shù)，根據(jù)黑點(diǎn)數(shù)分割出字符模塊。。但在字符切割時(shí),往往由于閾值取得不好,導(dǎo)致字符切割不準(zhǔn)確，針對(duì)這種情況，可以由車牌格式的先驗(yàn)知識(shí),對(duì)切割出的字符寬度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，用以指導(dǎo)切割，對(duì)因錯(cuò)誤切割過寬的字符進(jìn)行分裂處理。對(duì)‘桂’字經(jīng)常出現(xiàn)的是把木字旁和右邊的部首分割開。系統(tǒng)針對(duì)這種問題對(duì)分割出來的字體的寬度與整個(gè)車牌的寬度對(duì)比，對(duì)誤操作字符進(jìn)行合并。一個(gè)智能的識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)減少系統(tǒng)對(duì)閾值的過分依賴。

字體識(shí)別

常用做法是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練。但是這種做法增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合不適應(yīng)。這里采用簡單模版匹配算法。由于在前期的有效處理使得分割后的字體清晰度完整度都能保持較高的水平。有利于提高模版匹配的成功率。經(jīng)驗(yàn)證對(duì)非傾斜圖片，識(shí)別率可達(dá)95%，對(duì)傾斜圖片亦可以達(dá)到90%以上。D--0,6--8,2--Z,A—4是比較容易識(shí)別出錯(cuò)的字符。

語音播報(bào)

對(duì)字符正確識(shí)別之后，用事先對(duì)對(duì)每一個(gè)字符的錄音根據(jù)對(duì)應(yīng)字符順序播放。在對(duì)車牌區(qū)域識(shí)別出錯(cuò)、字體分割出錯(cuò)時(shí)程序暫停，并有語音提醒。

存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

播放結(jié)束之后對(duì)相應(yīng)的識(shí)別出來的字符存儲(chǔ)到指定文件夾的txt文件內(nèi)。并同時(shí)存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)時(shí)間。

最后，有需要?dú)g迎通過微信公眾號(hào)聯(lián)系我們。