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幾乎每家都宣稱擁有高辨識率,但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異,而將運作不良的責任互相推托,用戶在采購車牌辨識系統(tǒng)時,不妨要求實地測試,而且測試時間好超過兩個禮拜,比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環(huán)境,兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形,大約掌握了八成,如果只是測一天、甚至幾個小時,是無法了解的。車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元,采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理,定位出牌照位置,再將牌照中的字符分割出來進行識別,然后組成牌照號碼輸出。開車的朋友都知道,我們無論去停車場還是上下高速,只要有攝像頭和欄桿的地方,基本上都需要識別你的車牌。我們普通人無需去了解車牌的識別過程,但還是有很多網友想了解自己的車牌是如何被識別的。在講述車牌識別過程之前,筆者要先說一下高速路口的ETC是一套依賴RFID技術的電子識別裝置。這種識別技術,是通過射頻技術,去識別貼在汽車前擋風或者其他便于RFID讀寫端識別的位置上的電子標簽來識別和收費的。因此ETC和車牌識別系統(tǒng)是兩套系統(tǒng),因為車牌識別系統(tǒng)不承擔充值和消費功能,因此ETC就應運而生。圖形檢索,定位車牌圖片處理到這一步,來了——車牌檢索。動腦筋的朋友可能已經意識到了,車牌是規(guī)則的長方形,我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了,你找長方形,問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動腦筋的小伙伴已經注意到了,車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識,那么我們距離找到車牌就更近了。計算機掃描整個二值化的圖片,由左到右,由上到下,把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來。然后根據這些像素來計算哪個區(qū)域是長方形,并且符合車牌的比例。車牌字符切割在上一步中,我們成功找到了車牌,并把它從原圖(不是二值化的圖)截取出來了。對截取的車牌圖片進行上一步的灰度化、二值化、降噪處理,尤其是邊緣降噪。如果降噪后,干擾的噪聲還是比較大,可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現象,就需要對圖片做錯切變換(就是傾斜角度調整)。我們知道,有些車牌是上下結構的,這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連,如果不粘連,那就是上下結構車牌。如果不是上下結構,那就是單行結構的新車牌。
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