【问题标题】:License Plate recognition using AForge.Net使用 AForge.Net 进行车牌识别
【发布时间】:2010-12-29 18:44:33
【问题描述】:

我目前正在做一个“自动车牌检测和 识别”,我正在使用 AForge.Net;我使用了一个简单的算法; 虽然它不是很有效,但它会满足我的要求。 我计算出的高度、宽度和高度与宽度(高度/宽度)的比率超过 40车牌号;我搜索了图像中位于范围内的矩形 高度、宽度和高宽比;现在有了这个我能够检测到 大多数图像的车牌,但问题是 车牌号;我得到了一些其他的矩形;这也在于 在高宽比范围内;现在我想区分 包含车牌的矩形和没有车牌的矩形 车牌; [实际上我正在裁剪矩形并将它们存储在位图中] 现在我有 2 个解决方案来解决这个问题,但我不知道如何实现它们。

我。我可以假设车牌的背景是白色的(它是 并非总是如此,但它适用于大多数情况(我已准备好 罚球));我的问题是 Aforge.Net 中是否有任何内置方法 可以从图片中搜索白色背景;或者我怎样才能找到 给定的图片有白色背景?? [如果图片有白色背景,那么 这是车牌,否则不是]

二。另一种选择是从图像中检测字符;任何图像 包含字符[我们可以假设应该至少有 4 个字符; 所以我们应该在图像中搜索,如果它有 4 个或超过 4 个字符,那么它是 车牌否则不是] ;那么 AForge 中是否有任何方法可以在这种情况下有所帮助,即可以搜索字符; 如果没有,那么我如何通过图像搜索字符...?

还有其他选择吗?除了以上两个??

如果对于上述 2 个实现; emguCV 有一个解决方案,即使这样也请告诉我;我也可以用 emguCV 做一部分工作。

请尽早回复我,因为这是我的大学项目;现在只有一点时间 剩下...

问候 乌萨马

【问题讨论】:

    标签: aforge


    【解决方案1】:

    把菱形变成一个长方形,把长方形分成4x8。计算每个矩形的中值亮度,曲线拟合已知数据集。

    在计算归一化亮度之前对图像运行高斯分析,以解决贴纸、划痕和相机异常问题。去饱和量化成4级左右,图片中最亮的颜色为0,最暗的为100。

    【讨论】:

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