基于图像处理的车牌的自动识别PPT.ppt

基于图像处理的车牌的自动识别导入原始图像原始图像图像的灰度化对原始图像进行开运算得到图像背景图像先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算，具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。
所以，如果一个点的二维一阶导数比指定的门限大，我们就定义图像中的次点是一个边缘点，一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘点就定义为一条边缘。
字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
对得到图像作开操作进行滤波
通过以上水平投影、垂直投影分析计算，获得了车牌字符高度、字符顶行与尾行、字符宽度、每个字符的中心位置，为提取分割字符具备了条件
将图像二值化取得最佳阈值
先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算，具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。
经过一阶的导数的边缘检测，所求的一阶导数高于某个阈值，则确定该点为边缘点，这样会导致检测的边缘点太多。
框架的宽度和高度的范围
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
对图像每个区域进行标记，然后计算每个区域的图像特征参数：区域中心位置、最小包含矩形、面积。
图像预处理增强效果图像
分析之差最小的图片是哪张
由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。
基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。
经过一阶的导数的边缘检测，所求的一阶导数高于某个阈值，则确定该点为边缘点，这样会导致检测的边缘点太多。将图像二值化取得最佳阈值边缘检测:像边缘提取对得到图像作开操作进行滤波闭运算的图像开运算的图像对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数计算出包含所标记的区域的最小宽和高，并根据先验知识，比较谁的宽高比更接近实际车牌宽高比，将更接近的提取并显示出来。灰度子图和二值子图对水平投影进行峰谷分析首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
计算出包含所标记的区域的最小宽和高，并根据先验知识，比较谁的宽高比更接近实际车牌宽高比，将更接近的提取并显示出来。
先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算，具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。
图像预处理增强效果图像
为了对有意义的边缘点进行分类，与这个点相联系的灰度级必须比在这一点的背景上变换更有效，我们通过门限方法来决定一个值是否有效。
分析垂直投影找到每个字符中心位置
车牌倾斜的原因导致投影效果峰股谷不明显，在这里需要做车牌矫正处理。
（3）牌照字符识别:
将计算计算获取的字符图像与样本库进行匹配，自动识别出字符代码:
牌照定位，定位图片中的牌照位置；
图像预处理增强效果图像
牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
车牌识别系统要求处理的速度高、成本低、信息量大，采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。
车牌识别系统要求处理的速度高、成本低、信息量大，采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。
利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
所以，如果一个点的二维一阶导数比指定的门限大，我们就定义图像中的次点是一个边缘点，一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘点就定义为一条边缘。
对图像每个区域进行标记，然后计算每个区域的图像特征参数：区域中心位置、最小包含矩形、面积。
对水平投影进行峰谷分析去水平（上下）边框,获取字符高度将计算计算获取的字符图像与样本库进行匹配，自动识别出字符代码:感谢观看