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多種特征的車牌定位算法

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  針對(duì)使用單一特征在復(fù)雜場(chǎng)景下車牌定位效果不佳的問(wèn)題,提出了一種融合了邊緣、顏色、紋理等多種特征的車牌定位算法。該算法將定位過(guò)程分為假設(shè)生成和假設(shè)檢驗(yàn)兩個(gè)階段:在假設(shè)生成階段,使用特征點(diǎn)檢測(cè)、形態(tài)學(xué)作為主要技術(shù)手段,利用車牌的字符紋理和顏色特征生成候選車牌;在假設(shè)檢驗(yàn)階段,使用灰度投影作為技術(shù)手段,利用車牌結(jié)構(gòu)的固有特征驗(yàn)證候選并實(shí)現(xiàn)定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在包含實(shí)際場(chǎng)景的車牌圖像庫(kù)中,定位成功率可以達(dá)到96. 6%,精確度可以達(dá)到95. 4%,驗(yàn)證了多特征融合算法的合理性和有效性。

多種特征的車牌定位算法

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