在车牌的字符分割中,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,车牌识别,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。
车牌识别系统采用高度模块化的设计,将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的---,自动识别车牌系统,图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜,需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的,为切分和识别模块做准备。使用---设计的快速图像处理滤波器,不仅计算快速,而且利用的是车牌的整体信息,车牌识别系统厂家,避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位,进一步减少非车牌区域的影响。
车牌识别系统的关键技术及算法。sobel边缘检---子:这样使得sobel算子对噪声有抑制作用,智能车牌识别,因此不会出现很多孤立的边缘像素点,不过sobel算子对边缘的定位不是很精1确,图像的边界宽度往往---一个像素,不适合对边缘定位准确性要求---的应用。与prewitt相似,sobel算子也是通过像素平均来实现的,也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的,所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的,会有一定程度的断开。
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