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摘要：車輛牌照識別系統(tǒng)，在近年來計算機視覺領(lǐng)域的研究課題中占據(jù)了重要位置，有著相當(dāng)良好的應(yīng)用前景，并且廣泛應(yīng)用于交通信號，違章車輛，道路橋梁檢測等領(lǐng)域。 良好的定位和校正方法對車輛牌照能否成功的識別有著很大的影響。攝入車輛的圖像中找到車輛的牌照所在位置是車牌定位的主要工作流程，并把車牌從該區(qū)域中準(zhǔn)確的選取出來，供后續(xù)的使用。由于傾斜扭曲很可能會出現(xiàn)在車牌圖像中，以及可能存在的污點和磨損，光線干擾和各種噪聲的影響，車牌定位的效果很難達(dá)到理想狀態(tài)。原始車牌圖像經(jīng)過提取出來之后通過比較可能會有一定角度的傾斜，不利于后續(xù)的車牌圖像的鑒別，所以我們需要對車牌圖像進(jìn)行糾正。 本課題便是對OpenCV的車牌定位和校正方法的研究。及針對一定分辨率的圖像，在相關(guān)距離、傾斜角度范圍內(nèi)的車牌進(jìn)行定位選取并校正。 關(guān)鍵詞：OPenCV，車牌，定位，校正
目錄 摘要 ABSTRACT 引言-1 1 緒論-2 1.1 研究背景-2 1.1.1 車牌的定位與校正-2 1.1.2 國內(nèi)外車牌定位的研究-2 1.1.3 車牌識別技術(shù)的應(yīng)用-3 2 開發(fā)工具簡介-5 2.1 OpenCV簡介-5 2.1.1 總體描述-5 2.1.2 功能與優(yōu)勢-5 2.1.3 編程語言-6 2.1.4 應(yīng)用領(lǐng)域-6 2.2 Csharp簡介-7 2.2.1 Csharp的發(fā)展歷史-7 2.2.2 Csharp的設(shè)計目標(biāo)-7 2.2.3 Csharp的語言結(jié)構(gòu)-7 3 車牌定位算法概述-9 3.1 圖像的預(yù)處理-9 3.1.1 灰度變換-9 3.2 圖像邊緣提取方法-11 3.3 算法處理流程-12 3.4 Canny邊緣檢測算子簡介-13 3.5 Canny算法的步驟-15 3.5.1 降噪-15 3.5.2 尋找圖像中的亮度梯度-15 3.5.3 在圖像中跟蹤邊緣-15 3.5.4 參數(shù)-16 4 OpenCV實現(xiàn)輪廓查找的方法-17 4.1 輪廓的定義-17 4.2 輪廓的表達(dá)方式-17 4.3 輪廓之間的組織方式-17 4.4 輪廓的特性-17 5 總結(jié)-21 致謝-24 參考文獻(xiàn)-25 |
