車(chē)牌定位

車(chē)牌定位是指根據(jù)車(chē)牌圖像的區(qū)域特征來(lái)將車(chē)牌在圖像中的部分從背景圖像中分離開(kāi)來(lái)，由于車(chē)牌區(qū)域在圖像特征主要包括顏色和形狀，車(chē)牌區(qū)域的顏色一般為藍(lán)色、黃色或白色，它們與圖像的背景顏色存在較大的差異。車(chē)牌的形狀一般為矩形。識(shí)別的功能核心屬于針對(duì)字符的配套識(shí)別操作，同時(shí)在其中獲取配套的結(jié)果。而車(chē)牌號(hào)在外形和排列上都存在規(guī)律性。車(chē)牌定位技術(shù)就是將上述特征經(jīng)過(guò)一定的變換與處理后，使之能作為車(chē)牌定位的依據(jù)。

在車(chē)牌識(shí)別的整個(gè)過(guò)程中，為了達(dá)到字符識(shí)別的目標(biāo)從提取的車(chē)牌圖像中分割出字符的工作室必不可少的，閥值分割，目標(biāo)與背景區(qū)別，車(chē)牌字符傾斜校正，單個(gè)字符切割以及字符的化都是圖像字符分割的主要工作。

車(chē)牌圖像閥值分割：閥值分割主要是基于像素的一種圖像分割方法，主要目的是選擇一個(gè)合適的灰度值T將圖像所有的灰度值相比較，大于T和小于T的分別歸類(lèi)，在識(shí)別系統(tǒng)中圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理，質(zhì)量有所提高，且背景干擾不嚴(yán)重我們通常使用zui大類(lèi)間方差法（Otsu法）進(jìn)行分割其方法原理如下：

核函數(shù)的選擇，當(dāng)下多用的核函數(shù)是，所以本中也用核函數(shù)，主要是考慮到以下幾個(gè)因素（1）核函數(shù)能夠完成非線(xiàn)性映射。（2）所要的培訓(xùn)的參考數(shù)據(jù)比較少，在運(yùn)用分類(lèi)設(shè)備時(shí)簡(jiǎn)便。車(chē)牌的規(guī)格，參照公an部在年發(fā)布的《中國(guó)人民共和國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌》，中國(guó)現(xiàn)行的車(chē)牌制度之中，存在四類(lèi)牌照，按照底色和字色分別為：藍(lán)白、黃黑、白黑或紅、黑白。多項(xiàng)式的此類(lèi)函數(shù)所對(duì)應(yīng)的參考數(shù)據(jù)比核函數(shù)多，所以對(duì)分類(lèi)設(shè)備的工作提出了更高的要求。核函數(shù)和分類(lèi)設(shè)備的工作效果之間有較為密切的關(guān)系，不過(guò)等人在其研究中發(fā)現(xiàn)，其不同和工作的效果沒(méi)有太大的關(guān)聯(lián)，而起到重要作用的是因子C和其對(duì)應(yīng)的參數(shù)廠。

識(shí)別的方法，可以選擇的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模塊匹配法等。在這里，對(duì)車(chē)牌定位的精度要求是很高的，這也關(guān)乎我們后期對(duì)圖片的處理結(jié)果。車(chē)牌包含的信息是多個(gè)字符，想要對(duì)車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別，首先我們需要將車(chē)牌的多個(gè)字符進(jìn)行分割處理。而對(duì)于車(chē)牌識(shí)別算法的廠家來(lái)說(shuō)，如何延伸對(duì)目標(biāo)車(chē)輛的識(shí)別范圍，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的識(shí)別是市場(chǎng)所需。字符分割技術(shù)將車(chē)牌的多個(gè)字符分割為單一字符，我們利用識(shí)別技術(shù)對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別。主要的識(shí)別技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模塊匹配法等。目前重要的是必須提高系統(tǒng)的識(shí)別率。