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为了的定位出车牌和剔除伪车牌,需要对定位出的车牌区域进行筛选,有两个筛选条件,一个是在二值化图像中灰度值为255和灰度值为0的像素比大于0.25,另一个是二值化图像中灰度的跳变次数范围是[5,30]。
通过对车牌图像的灰度处理、边缘检测、二值化、图像形态学操作定位出车牌的候选区域,接着利用车牌的特征,如长宽比、像素比等,从候选区域中定位出车牌
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车牌定位是车牌识别的关键步骤,为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置,基于改进isotropic sobel边缘检---子的车牌定位算法,由此来解决其存在的问题,该算法通过改进isotropic sobel边缘检---子,实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取,怒江车牌识别系统生产厂家,然后采用otsu算法阈值化,再对阈值化后的二值图像做数学形态算得到车牌的候选区域,后利用车牌特征去除伪车牌。
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边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况,标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量,并且剔除不相关的信息,保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中,往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测,虽然,在原理上,可以用更---的导数,但是,因为噪声的影响,在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象,三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外,二阶导数还可以说明灰度突变的类型,在有些情况下,如灰度变化均匀的图像,只利用一阶导数可能找不到边界,怒江车牌识别系统安装,此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感,解决的办法是先对图像进行平滑滤波,消除部分噪声,再进行边缘检测。
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