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        基于超分辨率圖像重構(gòu)技術(shù)的車牌號識別助手

        2023-06-02 23:52:01舒高成鵬李盧曦唐海云
        計算機應(yīng)用文摘 2023年10期
        關(guān)鍵詞:圖像預(yù)處理Python語言

        舒高 成鵬李 盧曦 唐海云

        關(guān)鍵詞:Python語言;圖像預(yù)處理;圖像灰度化;模板匹配

        1概述

        隨著道路上汽車數(shù)量的增加,人們越來越關(guān)注安全問題。在校園內(nèi)識別車牌是邁向構(gòu)建更全面的停車管理系統(tǒng)的一步。該車輛識別系統(tǒng)的整體架構(gòu)由超分辨率圖像預(yù)處理、圖像灰度、邊緣檢測、尺寸調(diào)整、車牌插入與處理、字符分割與識別以及Matlab訓(xùn)練實踐方法組成。

        2汽車車牌號識別原理

        2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

        大多數(shù)情況下,拍攝車牌照片的環(huán)境并不理想。車輛的速度和天氣等因素會對圖像產(chǎn)生重大影響,在拍攝照片的過程中,照片的質(zhì)量會有輕微的變化,因此需要進行某種形式的數(shù)據(jù)預(yù)處理[1-2]。

        2.1.1尺寸調(diào)整

        將圖像縮放到合適的大小。在這種情況下,為了提高識別的效率和有效性,直接使用了調(diào)整大小功能。這樣做是為了提高識別的效率和功效。

        代碼如下:

        2.1.2圖像灰度化處理

        灰度圖像由白色和黑色之間的色調(diào)組成,以一定的順序完成,并劃分為預(yù)定數(shù)量的層次。

        2.2目標定位

        定位包括確定整個感興趣的區(qū)域,并確定該區(qū)域的確切幀,然后從原始圖像中提取它。如果放置不正確,其余的工作將受到影響,在最壞的情況下,整個過程將失敗。為了使計算機準確定位目標的輪廓,定位算法準確識別對象最明顯和相關(guān)的屬性是至關(guān)重要的。

        3基于Python的識別系統(tǒng)程序設(shè)計

        3.1字符分割

        要進行字符分割,必須手動從圖片中提取每個單獨的圖形。字符分割包括將車牌分割成各個組成部分,并決定哪些部分與每個字符相關(guān),根據(jù)這些特征計算每個字符的開始和結(jié)束位置,最后從圖像中提取字符。這一步將在一定程度上決定后續(xù)字符識別的質(zhì)量。

        3.2模板匹配識別字符

        這項工作的前提是模板字符和需要識別的字符都是由黑色背景與白色字符組成的二進制圖片。為了生成公共部分imageV,我們將首先對需要識別的字符的imageU以及存儲在字符模板庫中的字符的imageT進行預(yù)處理。這將允許我們同時使用公共部件圖像和需要為“不同或”邏輯操作識別的字符。計算每個模板圖片imageM中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量,包含待識別字符的imageU中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量,imageV中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量,imageW中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量,以及imageX中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量。

        4車牌號識別實際應(yīng)用

        如圖1所示,圖片為在正常情況下拍攝到的汽車圖片。

        4.1讀取圖像

        利用TensorFlow提供的數(shù)據(jù)集API,它為數(shù)據(jù)集提供了一個健壯的包裝器,并支持批量加載、預(yù)處理、批量讀取、變換和預(yù)取等操作。其中,預(yù)取操作有內(nèi)存需求,不預(yù)取也可以使用不足的內(nèi)存。由于本實驗后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較深,對顯存的要求比較高,這里只設(shè)置了30個批量大小,可以根據(jù)顯存是否充足或不足進行調(diào)整。

        4.2圖像預(yù)處理

        基于確定的輪廓特征識別和分割車牌的具體位置,對圖像進行縮放及灰度處理,在中間位置濾波,并檢查邊緣。結(jié)果如圖2所示。

        在圖像裁剪完成后,將對板的位置進行旋轉(zhuǎn)和修改,并將處理板的方向定位。接下來需要對圖片進行灰度化和二值化,最終的成品如圖3所示。

        4.3車牌號分割及識別

        由于之前的操作結(jié)果都在允許的范圍內(nèi),字符分割過程的結(jié)果使每個字符異常明顯。車牌號分割圖像結(jié)果如圖4所示。

        圖5是使用模板匹配識別并處理最終項中的字符后產(chǎn)生的最終輸出圖像。然后在PIL庫的幫助下,將結(jié)果繪制在原始圖片的頂部。

        5結(jié)束語

        自動車牌閱讀器,或車牌閱讀器輔助,是智能交通系統(tǒng)的一個組成部分。計算機和數(shù)字圖像技術(shù)的迅速發(fā)展,是本項目創(chuàng)建的靈感來源。車牌識別技術(shù)可能有幾種不同的應(yīng)用。例如,在下雨、黑暗、昏暗等復(fù)雜情況下,可以實現(xiàn)車輛進出的無卡、無人員自動化、標準化管理。這可以顯著降低人工費用,并提高管理效率。將其應(yīng)用于現(xiàn)場監(jiān)控,在發(fā)生違反車輛識別的情況下,對犯罪嫌疑人的身份驗證以及夜間、微光下發(fā)生具有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)場車輛識別,都有很大的幫助。車牌識別系統(tǒng)已經(jīng)在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用:它的出現(xiàn)是時代進步的必然結(jié)果,同時對情報領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。

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