《数字图像处理实战》第7章 车牌检测.pptx

第七章 车牌检测;; 进入21世纪以来，随着我国经济的发展，私人车辆日渐成为人们的生活必需品之一，这也使得私人车辆的数目急剧增加。大量私人车辆的出现虽然给人们生活或工作的出行带来了极大便利，但同时也增加了公路系统管理上的负担。能够有效地对道路上过往车辆进行有效地识别跟踪显然会有助于各类交通事件的处理，也会有助于交通设施的规划与预防性治理。车辆外形特征单一，尤其是存在相同款式型号的现象，导致单纯依靠外形图像来对车辆进行准确的追踪识别难度极高，因此对车牌信息的利用成为了获得车辆“唯一码”的必备条件。由于车牌号码具有唯一性，在一些简单场景如卡口相机拍摄条件下，单用车牌识别即可完成对车辆的识别追踪，比如在收费站常用卡口相机拍摄车牌以实现车辆的识别管理。本项目主要研究在开放环境下获取的车辆视频图像完成对车牌的定位及车牌号的字符分割工作，以作为感兴趣的同学或软件开发工程师提供学习与参考的资料。 ;了解车牌检测的背景、数据和目标 熟悉车牌检测的整体流程 掌握使用RGB转HSV、HSV阈值法和形态学方法获得车牌图像粗略定位方法 掌握使用霍夫变换、形态学方法和垂直投影法获得车牌图像精细定位方法 掌握使用垂直投影法分割车牌字符方法 ;;项目需求分析;项目需求分析;项目需求分析;;车牌定位是车牌检测的首要步骤，在车牌检测工作中具有重要作用。车牌定位效果的好坏会直接影响后续的分割工作。在传统机器学习领域常用的车牌定位方法主要包括基于边缘定位法，基于形态学定位法，基于纹理特征定位法及基于颜色划分定位法等。在实际应用中，由于环境背景的复杂性仅依靠一种方法来对车牌定位具有一定局限性，往往需要在多种定位方法协同作用下来实现对车牌的定位。本章的车牌定位包括车牌粗略定位与车牌精细定位两个步骤。 车牌粗略定位：输入为压缩到一定尺寸的原始图像，输出为出压缩图像中切割出的粗略定位车牌框图像 车牌精细定位：输入为粗略定位车牌框图像，输出则为经过矫正且去除边框后车牌图像 ;定位车牌;定位车牌;定位车牌;定位车牌;定位车牌;定位车??;定位车牌;定位车牌;定位车牌;定位车牌;定位车牌;定位车牌;定位车牌;;车牌字符分割;车牌字符分割;;结果分析;结果分析;