车牌矫正及定位模块
受拍摄条件的限制,小区车牌识别,图像中的车牌总不可避免的存在一定的倾斜,需要一个矫正和定位环节来进一步提高车牌图像的质量,为切分和识别模块做准备。本系统使用的精心设计的快速图像处理滤波器,计算速度快,利用车牌整体信息,避免了局部噪声带来的影响,另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行定位,进一步减小非车牌区域的影响。本系统较之其他公司的车牌识别系统,对于倾斜车牌图片的支持要更多,一般的车牌识别软件,小区车牌识别系统,支持的倾斜角度是±5°,该车牌识别软件,车牌识别批发厂家,能支持±45°的倾斜角度,并且通过内部倾斜校正算法,不会因为倾斜角度的增加而降低识别率。
畅想车牌识别特点:
1、毫秒级识别车牌,手工输入痛点,快速、准确;
2、手机相机视频预览识别车牌,可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别,支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别;
3、支持识别的车牌种类多,蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别,4、复杂场景车牌均可识别,亳州车牌识别,适应性强,白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌;
5、提供底层算法,车牌识别SDK开发部整体不超过500K,识别率高达99%;
6、价格低、功能全、、。
车牌识别原理
车牌定位的主要工作是从静态图片或视频帧中找到车牌位置,并把车牌从图像中单独分离出来以供后续处理模块处理。车牌定位是影响系统性能的重要因素之一。目前车牌定位的方法很多,但总的来说可以分为两大类:
一、基于图形图像学的定位方法。
主要有(1)基于颜色的定位方法,如彩色边缘算法、颜色距离和相似度算法等;(2)基于纹理的定位方法,如小波纹理、水平梯度差分纹理等;(3)基于边缘检测的定位方法;(4)基于数学形态的定位方法。
二、基于机器学习的定位方法。
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