一.简介 通过颜色定位和Sobel算子定位可以计算出一个个的矩形区域,这些区域都是潜在车牌区域,但是在进行SVM判别是否是车牌之前,还需要进行一定的处理.主要是考虑到以下几个问题: 1.定位区域存在一定程度的倾斜,需要旋转到正常视角: 2.定位区域存在偏斜,除了进行旋转之后,还需要进行仿射变换: 3.定位出区域的大小不一致,需要对车牌的尺寸进行统一. 仿射变换(Affine Transformation 或 Affine Map),又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一…

一.简介 sobel算子主要是用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用是边缘检测. Ⅰ.水平变化: 将 I 与一个奇数大小的内核进行卷积.比如,当内核大小为3时, 的计算结果为: Ⅱ.垂直变化: 将: I 与一个奇数大小的内核进行卷积.比如,当内核大小为3时, 的计算结果为: Opencv中Sobel函数使用扩展的Sobel算子,来计算一阶.二阶.三阶或混合图像差分. CV_EXPORTS_W , , int borderType=BORDER_DEFAULT ); 第一个参数,InputArra…

上一篇主要介绍了车牌识别的整体框架和流程,车牌识别主要划分为了两个过程:即车牌检测和字符识别,而车牌识别的核心环节就是这一节主要介绍的车牌定位,即 Plate Locate.车牌定位主要是将图片中有可能是车牌的区域定位出来,方便后面进一步的处理.测试代码如下: int test_plate_locate() { cout << "test_plate_locate" << endl; const string file = "resources/ima…

EasyPR(Easy to do Plate Recognition)是本人在opencv学习过程中接触的一个开源的中文车牌识别系统,项目Git地址为https://github.com/liuruoze/EasyPR.考虑到大部分人对opencv的使用还比较陌生,我将在接下来的时间内,将自己的EasyPR学习过程中的一点点学习心得分享给大家,当然也是为了督促自己去更好地学习.鄙人技术浅薄,文笔浅陋,未免见笑于大方之家. EasyPR将把车牌识别划分为了两个过程:即车牌检测(Plate Det…

一.简介 对车牌颜色进行识别,可能大部分人首先想到的是RGB模型, 但是此处RGB模型有一定的局限性,譬如蓝色,其值是255,还需要另外两个分量都为0,不然很有可能你得到的值是白色.黄色更麻烦,它是由红色和绿色组合而成的,这意味着你需要考虑两个变量的配比问题.这些问题让选择 RGB 模型进行判断的难度大到难以接受的地步. HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型(Hexcone Model).这个模型中颜色的参数分别是:色度(…

前面的文章中我们主要介绍了车牌定位的相关技术,但是定位出来的相关区域可能并非是真实的车牌区域,EasyPR通过SVM支持向量机,一种机器学习算法来判定截取的图块是否是真的“车牌”,本节主要对相关的技术做详细的介绍. 注:SVM相关内容可以详细参考周志华老师的<机器学习>和一篇名为<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>的文章. 一.SVM简介 支持向量机,其英文名为 support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义…

一.LBP特征 LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点. 原始的LBP算子定义在像素3*3的邻域内,以邻域中心像素为阈值,相邻的8个像素的灰度值与邻域中心的像素值进行比较,若周围像素大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3邻域内的8个点经过比较可产生8位二进制数,将这8位二进制数依次排列形成一个二进制数字,这个二进制数字就是中心像素的LBP值,LBP值共有…

通过前面的学习,我们已经可以从图像中定位出车牌区域,并且通过SVM模型删除“虚假”车牌,下面我们需要对车牌检测步骤中获取到的车牌图像,进行光学字符识别(OCR),在进行光学字符识别之前,需要对车牌图块进行灰度化,二值化,然后使用一系列算法获取到车牌的每个字符的分割图块.本节主要对该字符分割部分进行详细讨论. EasyPR中,字符分割部分主要是在类 CCharsSegment 中进行的,字符分割函数为 charsSegment(). int CCharsSegment::charsSegment(…

在上一篇文章的介绍中,我们已经通过相应的字符分割方法,将车牌区域进行分割,得到7个分割字符图块,接下来要做的就是将字符图块放入训练好的神经网络模型,通过模型来预测每个图块所表示的具体字符.神经网络的介绍和训练过程我们将在下一节中具体介绍,本节主要介绍字符特征的提取,和如何通过训练好的神经网络模型来进行字符的识别. 字符识别主要是通过 类CharsIdentify 来进行,对于中文字符和非中文字符,分别采取了不同的策略,训练得到的ANN模型也不一样,中文字符的识别主要使用 identifyChin…

HashMap源码剖析 无论是在平时的练习还是项目当中,HashMap用的是非常的广,真可谓无处不在.平时用的时候只知道HashMap是用来存储键值对的,却不知道它的底层是如何实现的. 一.HashMap概述 HashMap基于哈希表的 Map 接口的实现.此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键.(除了不同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同.)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变. 值得注意的是HashM…