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        基于Opencv的汽車車牌號(hào)識(shí)別技術(shù)研究

        2018-06-04 03:42:08李紀(jì)嫻蔡昕晨李元胡安正湖北文理學(xué)院物理與電子工程學(xué)院湖北襄陽441053
        數(shù)碼世界 2018年5期
        關(guān)鍵詞:車牌號(hào)效果圖車牌

        李紀(jì)嫻、蔡昕晨 、李元、 胡安正* (湖北文理學(xué)院物理與電子工程學(xué)院 湖北 襄陽 441053)

        現(xiàn)如今汽車工業(yè)飛速發(fā)展,汽車保有量不斷增加,傳統(tǒng)的車輛管理方式已不能適應(yīng)當(dāng)今的現(xiàn)狀,新的管理方式應(yīng)運(yùn)而生。本文通過對(duì)圖像進(jìn)行采集和處理,完成車牌號(hào)的自動(dòng)識(shí)別,可以在現(xiàn)實(shí)生活中得到一定程度的應(yīng)用,使車輛的管理上升到一個(gè)新的高度。

        1 汽車車牌號(hào)識(shí)別的整體思路

        車牌號(hào)識(shí)別包括圖1所示過程,其中圖片預(yù)處理部分包括高斯模糊,灰度化,Canny算法等,預(yù)處理完成后對(duì)字符進(jìn)行分割,提取出每一個(gè)字符的特征,生成特征矢量或特征矩陣,再將其與樣本庫(kù)進(jìn)行對(duì)比,查看相似度大小。

        2 圖片預(yù)處理

        2.1 灰度化

        為了方便計(jì)算將彩色圖像處理成灰度圖像,即將圖片像素值R=G=B,圖2所示。在Opencv中需要執(zhí)行以下操作:

        void cv::tColor(inputArray src,

        outputArray dst,

        int code,

        int dstCn=0 )

        圖1 圖像處理過程框圖

        2.2 高斯模糊

        車牌圖像處理利用高斯模糊將圖片平滑化,去除圖像噪聲,減少對(duì)后續(xù)處理的影響。高斯模糊就是將每一個(gè)像素都取周邊像素的平均值,當(dāng)所取范圍越大時(shí),模糊效果越明顯,圖3中右圖就是以左圖為基礎(chǔ)進(jìn)行高斯模糊處理的模型圖,圖4為實(shí)際處理效果圖。

        圖2 灰度化效果圖

        圖3 高斯模糊效果模型

        圖4 高斯模糊效果圖

        2.3 Canny邊緣檢測(cè)算法

        Canny邊緣檢測(cè)是從不同視覺對(duì)象中提取有用的結(jié)構(gòu)信息并大大減少要處理的數(shù)據(jù)量的一種技術(shù),目前已廣泛應(yīng)用于各種計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。Canny邊緣檢測(cè)算法主要分為以下步驟:原始圖像灰度化、高斯濾波、用一階偏導(dǎo)的有限差分來計(jì)算梯度的幅值和方向、對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制和雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣,使圖片的信息更為突出。圖5為圖片處理后的效果圖。

        在Opencv中需要執(zhí)行以下操作:

        void Canny( InputArray image,

        OutputArray edges,

        double threshold1,

        double threshold2,

        int apertureSize = 3,

        bool L2gradient = false );

        圖5 Canny邊緣檢測(cè)運(yùn)算效果

        3 車牌號(hào)識(shí)別

        3.1 車牌掃描定位

        為精確識(shí)別車牌號(hào)需去除圖片中冗余部分,由于車牌所在區(qū)域的像素點(diǎn)的像素值跳變相對(duì)明顯,車牌大小固定,長(zhǎng)寬比例固定,可通過檢測(cè)圖片像素點(diǎn)的像素值跳變的頻繁程度來縮小車牌所在區(qū)域,并通過相應(yīng)閾值的設(shè)定來進(jìn)行對(duì)比,確定車牌的區(qū)域。

        3.2 字符分割

        將圖片從左到右進(jìn)行掃描,如圖6,當(dāng)掃描到空隙較大時(shí)就進(jìn)行分割,分割成單獨(dú)的字符圖片后利

        于字符的識(shí)別。

        圖6 車牌號(hào)圖示

        3.3 字符識(shí)別

        車牌號(hào)識(shí)別的最終目的是將圖像中的字符轉(zhuǎn)化成文本字符。根據(jù)我國(guó)車牌牌照標(biāo)準(zhǔn),車牌第一位為漢字,第二位為大寫英文字母,第三位到第七位為英文大寫字母或數(shù)字。因此在車牌字符識(shí)別系統(tǒng)中,分成三塊進(jìn)行識(shí)別,即:漢字、字母、數(shù)字。以數(shù)字0為例最終特征提取如圖7,左圖為分割后的單個(gè)字符,右圖為對(duì)應(yīng)字符的矩陣模型,再將實(shí)際得到的特征矩陣與樣本庫(kù)中樣本進(jìn)行對(duì)比即可。

        圖7 矩陣模型

        3 結(jié)論

        本文主要是針對(duì)汽車車牌識(shí)別的圖像處理技術(shù)的研究,即對(duì)獲取的圖像進(jìn)行預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別等,并給出實(shí)驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖。通過實(shí)驗(yàn)表明,該系統(tǒng)滿足設(shè)計(jì)要求且具有實(shí)用性高、準(zhǔn)確率高、識(shí)別速度快等特點(diǎn)。

        [1] 王海菊,譚常玉,王坤林等,自適應(yīng)高斯濾波圖像去噪算法[J].福建電腦,2017年11期

        [2] Robert Laganiere著,張靜譯OpenCV 2 計(jì)算機(jī)視覺編程手冊(cè)[M].北京,科學(xué)出版社,2013.7

        [3]秦小文,溫志芳,喬維維,基于OpenCV的圖像處理[J].電子測(cè)試,2011年07期

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