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在實(shí)際工作場(chǎng)景中采集到的數(shù)字圖像通常會(huì)因?yàn)橥饨绛h(huán)境、攝像設(shè)備、傳輸線路或保存精度等方面的原因,使其在進(jìn)行預(yù)處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過程中也可能會(huì)對(duì)圖像產(chǎn)生噪聲。噪聲與我們想要處理的圖像沒有任何關(guān)聯(lián),還會(huì)對(duì)我們的處理產(chǎn)生不好的影響。所以,一般情況下我們會(huì)在進(jìn)行圖像處理前對(duì)圖像采用濾波技術(shù)進(jìn)行處理,常用的濾波方法有:中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。
在日常生活中,停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)生產(chǎn)廠家,車牌識(shí)別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用相對(duì)普遍,技術(shù)相對(duì)成熟,安陽停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng),人工智能的應(yīng)用提高了車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率。而對(duì)于車牌識(shí)別算法的廠家來說,如何延伸對(duì)目標(biāo)車輛的識(shí)別范圍,實(shí)現(xiàn)的識(shí)別是市場(chǎng)所需。如何選擇一個(gè)好的車牌識(shí)別系統(tǒng)就成為重要任務(wù)。從技術(shù)上評(píng)價(jià)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)好壞的標(biāo)準(zhǔn)又有哪些?
開始是車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率,小區(qū)停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng),一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用,其重要的指標(biāo)是識(shí)別率。
車牌定位是指在經(jīng)過圖像預(yù)處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區(qū)域,而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設(shè)計(jì)所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來,為下一步的字符識(shí)別操作做準(zhǔn)備。車牌圖像處理后的灰度圖是一個(gè)水平度很高的矩形圖樣,在預(yù)處理圖中比較集中,且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別,因此很容易用邊緣算法檢測(cè)操作來對(duì)圖像進(jìn)行分割。車牌定位和分割的度將直接影響到終的字符識(shí)別的好壞。
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