在车牌的字符分割中,智能车牌识别系统,有许多因素会对车牌的字符分割造成影响,例如图像的噪声、车牌的定位不精1确、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法,该算法能够克服这些因素造成的---影响,并且能够准确的分割出车牌,为后续的精1确识别做好准备。为了分割出相互独立的字符,对经过otsu算法阈值化的灰度图进行分割。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于模板匹配的字符识别算法匹配就是将不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或者多幅图像在空间上对准,或者根据已有模式在另一幅图像中寻找相应的模式。在遥感图像的处理时需要把不同波段传感器对同一事物的多光谱图像按照像点对应套准,然后根据像点的性质进行分类。如果在不同时间内对同一地面拍摄的两幅图像,经套准后找到其中特征有了变化的像点,就可以用来分析图中那些部分发生了变化,而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片,找出对应点后可计算出物体离开---机的距离,车牌识别系统,即---信息。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割算法的研究车牌区域定位完成之后,由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象,因此,在车牌字符分割之前,需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下,需要准确的求得车牌的倾斜角度,然后把发生倾斜的车牌校正过来,合肥车牌识别,为接下来的字符分割创造条件,这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括radon变换、hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后,需要去除车牌的上下、左右边界,然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来,得到一个单独的车牌字符图像,为后续的车牌字符识别做好准备,即车牌的字符分割。
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