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` 本帖最后由 小鹰fighting 于 2013-10-7 03:12 编辑
尝试做下车牌识别，还是有点难度的。 测试条件：蓝色车牌。 下面我来讲讲我的方法与思路。 ①获取原始图片 ②初步获取车牌位置，将原始图片RGB颜色空间转至HSV颜色空间，蓝牌的H值在140~165左右，将该值做阀值，得到二值图像J。 ③将原始图片采用DCT(离散余弦变换)，将DCT变换系数T[0,1]与T[1,0]的值置0，（PS：看过一遍论文说是这样处理可以滤掉光照的影响，但是我感觉只是针对灰度图像，对于彩色图像有以下效果），通过阀值（0,1）过滤得到二值图像K。 ④将二值图像J和K ‘与运算’ ，得到图像L。 ⑤将图像膨胀腐蚀，得到图像M。 ⑥有“IMAQ Particle Analysis Report VI”可以获得图片中的图形信息，可以由长宽的比值确定牌照信息。 ⑦由牌照信息可以截取图片，获得牌照所在初步位置。 ⑧由Radon变换（不了解的话可以百度一下），将可能倾斜的牌照矫正（我是使用matlab script 实现该功能）。 ⑨细选牌照所在位置。 ⑩水平垂直灰度投影，裁剪压缩字符与参考字符相等。 ⑪通过OCR进行字符识别（需要提前找图片等素材进行Train，才能识别，后期将会详细讲解）。 暂时写到这里，想要获得更多信息，请关注该帖更新。。。  未完待续。。。 ` 
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1 条评论
103 个讨论
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主要是步骤②③，将②③获得的二值图像“与运算”去除干扰，在膨胀腐蚀就出来了，其他方法我再继续尝试，这个东西要做好的话，确实很困难，干扰太多，我会慢慢研究的，早日出成果 
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期待您的成果 ，写好了希望能发上来看看。。。 |
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good good study,day day up
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