移动端车牌识别步骤概括为:车牌定位、车牌提取、字符识别

本文介绍了移动端车牌识别技术的工作原理及流程,包括车牌定位、车牌提取、字符识别等关键步骤。详细阐述了移动端车牌识别SDK的特点及其配置要求,并列举了几种典型应用场景。

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移动端车牌识别步骤概括为:车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成,各自的有效率都较高,整体的识别率才会提高。车牌识别速度的快慢取决于字符识别,字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库,即将所有的字符建立样本库,字符提取后通过比对样本库实现字符的判断,识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术,更加有效的提高识别速率和准确率,适应性较强。

一:移动端车牌识别SDK特点:

1、前端车牌识别快、准、稳:

“只需要使用相机扫一扫,视频浏览模式快速识别车牌”和扫描二维码一样快速准确的识别车牌。

2、移动端车牌识别准确对超大角度车牌进行识别。

3、支持Androidios双平台应用:

支持手机ARM平台和PDAX86架构

二:移动端车牌识别SDK配置要求

1、操作系统:支持Android 4.0ios7.0

2、硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上,1G RAM

3、摄像头:支持自动对焦,200万像素以上

4、安装程序占用空间,2MBytes

三:典型应用

1、警务通:巡逻执勤、交警执法

2、车辆保险:车险移动查勘

3、占道停车管理:占道停车收费

4、移动电子警察

移动端车牌识别更是势在必行,并且这也是切实需要的解决方法。如需测试请私信回复或百度搜索“车牌识别赵硕”获取联系测试;

 

汽车车牌定位字符识别 一、 实验目的: 1、巩固理论课上所学的知识。 2、锻炼动手能力、激发研究潜能,增强理论联系实际的能力。 二、 设计原理与步骤定位汽车车牌识别其中的字符,采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想。基本方法如下: 1、读取待处理的图像,将其转化为二值图像。 2、去除图像中不是车牌的区域。 3、为定位车牌,将白色区域膨胀,腐蚀去无关的小物件,包括车牌字符。 4、此时车牌所在白色连通域已清晰可见,但一个更大的连通域将车牌所在连通域包围了,需将其填充。 5、查找连通域边界。同时保留此图形,以备后面在它上面做标记。 6、找出所有连通域中最可能是车牌的那一个。 判断的标准是:测得该车牌的长宽比约为X:1,其面积和周长存在关系:(X×L×L)/(2×(X+1)×L)2≈1/Y,以此为特征,取metric=Y*area/perimeter^2作为连通域的匹配度,它越接近1,说明对应的连通域越有可能是X:1的矩形。 7、将车牌图像反白处理,并扩充为256×256的方阵,以便傅立叶变换中矩阵旋转运算的进行。 8、从文件读取一个字符模板。对图像计算傅立叶描述子,用预先定义好的决策函数对描述子进行计算。变换后的图像中,亮度的高低指示相应区域与模板的匹配程度。 9、确定一个合适的门限,显示亮度大于该门限的点,也就是与模板的匹配程度最高的位置。 10、对照图片,可以说明相应字符被识别定位了。 三、 实验记录及分析: 待处理的图像如下所示。图像整体比较清晰干净,车牌方向端正,字体清楚,与周围颜色的反差较大。读取待处理的图像,将其转化为二值图像。 经试验,采用门限值为0.2附近时车牌字符最为清楚,杂点最少。
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