2012-07-13 165 views
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我正在开发自动车牌识别应用程序。我已经设法通过在图像中定位矩形对象来定位车牌区域。首先,我为图像的车牌号设置最小高度和宽度,以便可以过滤图像上不需要的微小矩形比特。此外,我使用车牌高度和宽度比来过滤出错误的车牌号码。从车辆图像中提取车牌

但是我有问题是与我为最小和最大数目板的高度和宽度设置的值,因为只要相机与车辆之间的距离改变号牌区域将不会被识别。

有没有解决这个问题的方法?

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它不是一个简单的问题。你对角度和持久性做什么?阴影等...?它不仅仅是检测具有正确纵横比的矩形的情况。这本身并不是微不足道的。 – Jodrell 2012-07-13 12:10:50

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你知道距离有多大可以变化吗?在几何学上,为了估计真实物体的大小(单位是英寸或毫米,而不是像素),需要距离板的距离。任何方式来猜测? – Treb 2012-07-13 12:11:52

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世界各地的许多车牌标准http://www.worldlicenseplates.com/,你会发现哪些宽高比?摄像机安装在什么角度?你的相机使用什么类型的镜头? – Jodrell 2012-07-13 12:16:13

回答

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等在螺纹上,由于照相机和车辆之间的距离所讨论的高度或宽度不会是完美的解决方案。但是在一定程度上可以使用矩形斑点检测来克服这个问题。

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亲爱的我也在做同样的项目,我从这个网站http://opos.codeplex.com/下载了C#开发的ANPR项目,但我无法运行这个,我已经安装了VS2008和.NET Frame Work不到4.0,请帮忙.... – 2013-01-23 13:46:19

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  1. 识别图像中的所有行。
  2. 确定行在哪里见面。 (=潜在角落)
  3. 测试4和角落组合的角度= 360度。
  4. 验证可接受的尺寸比率。它们是矩形的,并且位于想要检测的范围内
  5. 将潜在板块提取到新的位图中,并对未来进行校正。 (你不需要3D Calcs(计算),只是做一个插散步..)
  6. 过滤器/调节
  7. 运行OCR
  8. 资格或取消其参赛资格的结果。