车牌识别三种识别方式

HOG特征

局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。

参数1(检测窗口)的宽- 参数2(块大小)的宽 结果与参数3(块滑动增量)的余数要为0 高也一样

参数4是胞元大小,参数5是梯度方向

HOGDescriptor hog(Size(128, 64), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 3);

检测窗口被分为：((128-16)/8+1)*((64-16)/8+1)=105个块(Block);

一个Block有4个胞元(Cell);

一个Cell的Hog描述子向量的长度是9;

统计梯度直方图特征,就是将梯度方向（0-360）划分为x个区间，将图像化为16x16的若干个窗口，每个窗口又划分为x个block,每个block再化为4个cell（8x8）。对每一个cell,算出每一像素点的梯度方向，按梯度方向增加对应bin的值，最终综合N个cell的梯度直方图组成特征。

简单来说，车牌的边缘与内部文字组成的一组信息(在边缘和角点的梯度值是很大的，边缘和角点包含了很多物体的形状信息)，HOG就是抽取这些信息组成一个直方图。