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车牌定位－－－VC++源代码程序
1.24位真彩色->256色灰度图。
2.预处理:中值滤波。
3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。
初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。
该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。
4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。
5.用自定义模板进行中值滤波
区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。
7.区域裁剪,截取车牌图像。
-positioning plates -- VC source code procedures 1.24 true color -
1.24位真彩色->256色灰度图。
2.预处理:中值滤波。
3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。
初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。
该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。
4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。
5.用自定义模板进行中值滤波
区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。
7.区域裁剪,截取车牌图像。
-positioning plates -- VC source code procedures 1.24 true color -
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