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中全清茂科停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)
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人臉識(shí)別系統(tǒng)咨詢電話

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車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別過程是怎樣呢?

  開車的朋友知道,無論我們是去停車場(chǎng)還是上下高速公路,只要有攝像頭和欄桿的地方必然是有對(duì)車牌有識(shí)別的需求,這么這些車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別過程是怎樣呢?它識(shí)別原理又是什么呢?

  下面我們介紹一下車牌識(shí)別系統(tǒng)的工作過程,講述過程中我們盡量不使用專業(yè)術(shù)語,以求讓大家能夠更容易理解,我們總結(jié)了八個(gè)點(diǎn)方便大家來清楚的了解:

  1、車輛識(shí)別

  當(dāng)然,在拍照之前,有必要確定車輛確實(shí)進(jìn)入了攝像機(jī)的焦距位置,而車牌識(shí)別系統(tǒng)將收集車輛的圖像。因此,識(shí)別車輛是車牌識(shí)別的一步。那么,如何識(shí)別車輛呢?

  有很多方法,其中紅外法是常用的方法。因?yàn)橄鄼C(jī)和系統(tǒng)被動(dòng)地收集數(shù)據(jù),所以它不知道什么時(shí)候拍照。當(dāng)車輛進(jìn)入拍攝區(qū)域時(shí),紅外線將被車輛阻擋。此時(shí),相機(jī)和系統(tǒng)將拍攝車輛的照片,以便后續(xù)的車牌識(shí)別。當(dāng)然,這種簡(jiǎn)單的紅外檢測(cè)是否有車輛進(jìn)入,人或其他物體阻擋紅外線,也會(huì)導(dǎo)致拍照。

  帶紅外探測(cè)的攝像頭

  幸運(yùn)的是,為了檢測(cè)車輛是否進(jìn)入范圍或其他異物,將根據(jù)車輛的寬度設(shè)置紅外設(shè)備。多條紅外線被堵塞,寬度與車輛一致,這將導(dǎo)致拍照。

  第二種方法是軟件識(shí)別,相機(jī)不斷拍照,交給系統(tǒng)判斷。這個(gè)原則很簡(jiǎn)單,因?yàn)楫?dāng)沒有車輛時(shí),照片是固定的。白天,晚上,雨,陰天等等。有了基本的地圖,你可以區(qū)分是否有車輛進(jìn)入地圖。

  有人說這樣的容錯(cuò)率太低,容易出錯(cuò)。是的,這真的很容易出錯(cuò),所以軟件了更深入的技術(shù):車輛輪廓識(shí)別。車輛輪廓識(shí)別的輪廓識(shí)別原理與車牌識(shí)別的輪廓識(shí)別原理相同。請(qǐng)參考以下車牌輪廓識(shí)別部分。

  2、拍照

  這一步很容易理解,為進(jìn)入有效焦距范圍的車輛拍照。車牌識(shí)別系統(tǒng)的軟件端將根據(jù)車輛進(jìn)入的視頻截取圖片或直接拍照。獲取照片后,提供給識(shí)別系統(tǒng)備用。

  3、圖片初級(jí)處理——灰度化、二值化

  眾所周知,灰色是白色和黑色之間的顏色,灰色的深度是不同的,所以白色和黑色之間有很多灰色。一旦有更多的顏色,電腦就會(huì)眼花繚亂。因此,簡(jiǎn)單地將圖片轉(zhuǎn)換為二級(jí)。什么是二級(jí)?也就是說,圖片只有黑色和白色,也就是說,只有兩個(gè)顏色值。顧名思義,將圖片變成黑白的過程是二級(jí)的。另一個(gè)生動(dòng)的比喻是熊貓!在計(jì)算機(jī)RGB顏色空間中,白色為255,黑色為0,其他顏色在0-255之間。

  灰度化和二值化后的車輛圖片

  有人問,紅色是白色還是黑色?黃色是白色還是黑色?不要問,在二值化的過程中,我們會(huì)根據(jù)設(shè)定的值來判斷圖片中的每個(gè)像素,比如160以上的白色,160以下的黑色。

  4、圖片降噪

  什么是降噪?就像你在說話一樣。你旁邊的一直在吱吱作響。此時(shí),當(dāng)你與鄰居交談時(shí),你應(yīng)該注意區(qū)分電鋸噪音或鄰居所說的話。

  二值化圖片降噪

  同樣,在圖片二值化之后,照片中可能有紅色、橙色、黃色、綠色、靛藍(lán)和紫色。如果你有一兩個(gè)值,不同的顏色深度自然會(huì)出現(xiàn)黑白斑點(diǎn)。因此,我們應(yīng)該根據(jù)這些斑點(diǎn)的顏色偏差和數(shù)量來決定是否給它們反色。也就是說,白色變成黑色,黑色變成白色。

  5、圖形檢索,定位車牌

  在這一步的圖像處理中,是車牌檢索。使用大腦的朋友可能已經(jīng)意識(shí)到車牌是一個(gè)常規(guī)的矩形。我們只需要在兩值之后在圖片中找到矩形。問題是,你在尋找矩形。問題是一些車輛的熱窗是矩形的。那些喜歡動(dòng)腦筋的人已經(jīng)注意到,車牌的長(zhǎng)寬比不同于車身其他部位的形狀和長(zhǎng)寬比。

  如果我們掌握了上述基本知識(shí),我們將更接近找到車牌。計(jì)算機(jī)從左到右、從上到下掃描整個(gè)二級(jí)圖像,并記錄所有顏色從黑色到白色或從白色到黑色的像素。然后根據(jù)這些像素計(jì)算哪個(gè)區(qū)域是矩形并符合車牌比例。從原圖截取車牌

  如何判斷它是否是車牌?這很簡(jiǎn)單。掃描該區(qū)域的另一波。因?yàn)檫@是一張二元圖片,如果有車牌號(hào),就會(huì)有黑白變化,尤其是垂直方向。這樣,我們可以縮小范圍,快速找到車牌。

  6、車牌字符切割

  我們成功地找到了車牌,并將其從原始圖片(而不是二值圖片)中截取出來。在上一步中,對(duì)截取的車牌圖片進(jìn)行灰度、二值和降噪處理,尤其是邊緣降噪。如果降噪后干擾噪聲仍然相對(duì)較大,可以使用腐蝕和膨脹算法來模糊噪聲。

  如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象,就需要對(duì)圖片做錯(cuò)切變換(就是傾斜角度調(diào)整)。我們知道,有些車牌是上下結(jié)構(gòu)的,這很容易通過對(duì)二值化的圖片做像素掃描來檢測(cè)上下兩部分是否中間不粘連,如果不粘連,那就是上下結(jié)構(gòu)車牌。如果不是上下結(jié)構(gòu),那就是單行結(jié)構(gòu)的新車牌。二值化后的車牌(省別模糊處理了)

  接下來,我們根據(jù)每個(gè)字符的寬度對(duì)掃描的二值車牌進(jìn)行縱向切割。這很容易理解,因?yàn)檐嚺茍D像是二等的,所以車牌字符要么是白色的,要么是黑色的,要么是白色的,很容易得到字符的高度和寬度。切割是基于此,將車牌的所有字符切割成單個(gè)字符。

  車牌字符切割后,調(diào)整為與車牌字符模板庫大小近似且寬度小于模板庫字符大小的圖片。

  7、準(zhǔn)備好車牌字符模板庫

  車牌字符模板庫可以事先用PS或者其他軟件AI、CorlDraw等制作好,網(wǎng)絡(luò)上有車牌字體下載。車牌字符庫

  也可以通過不斷拍照車輛獲取,這個(gè)過程就是機(jī)器學(xué)習(xí)的過程。目的就是獲得車牌省別、軍、警、學(xué)、使領(lǐng)館等的漢字,26個(gè)英文大寫字母,和0-9的10個(gè)數(shù)字。

  8、車牌文字識(shí)別

  接下來,將被切割的圖片存入一個(gè)數(shù)組A內(nèi),將模板庫的圖片存入一個(gè)數(shù)組B。將兩列數(shù)組逐個(gè)比對(duì),找出相似度高的模板圖片,并把它們記錄在一個(gè)新的數(shù)組C內(nèi)。當(dāng)然,我們有意地過濾了車牌中的圓點(diǎn)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別過程是怎樣呢?

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