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车牌识别预处理中的二值化及倾斜矫正算法中国民用航空学院空中交通管理学院
关键词: 车牌识别 图像增强 二值化 倾斜矫正 Hough 变换-LPR pretreatment value of the two tilt correction algorithm and the China Civil Aviation College School of air traffic management relations Key words : LPR image enhancement value
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智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用 , 车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比 , 可以有效消除阴影影响 , 同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类处理使用特征函数 , 可以减少颜色坐标转换运算 , 提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征 , 给出车牌分割详细步骤。车牌
区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点 , 提出快速算法。-Intelligent Transport System in the license pla
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使用说明
第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。
第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90 。
此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。
具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-
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使用说明
第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)
第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90 。
此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作
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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法:首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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本文图像倾斜校正以及文本字符识别,本程序可识别数字和字母,测试效果尚可。-In this paper image tilt correction and a text character recognition, this program can recognize numbers and letters. test result is good.
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