车牌识别完整流程
研究生期间主要且完整的一个项目是美国的车牌识别项目，在这个项目中也积累了一些经验并且发了一些专利，本篇博客则是整合了这些经验并构建了一个完整的车牌识别流程，有兴趣的也可以直接去看【论文】和【代码】。 要解决的问题 该项目顾名思义就是完成车牌号码识别的目的，但是这里要识别的车牌是美国的车牌号码，它们相比较"蓝底白字"国内车牌来说更加复杂，具体体现在“堆叠字符”、“长度不固定”、“排列无规律”，具体这些车牌的示意图可以见关于车牌识别的三个专利。本项目则能相对来说比较好地解决这些特殊的问题，在此之外本项目对于车牌识别中的“车牌倾斜”、“光照不均”、“模糊”等普遍存在的问题也都有比较好的鲁棒性。 解决方案 整个流程接受任意环境下的车牌图像(如倾斜、光照不均等)，然后按照下图所示的流程进行识别： 车牌识别流程 ..
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关于车牌识别的三个专利
我研究生期间的主要做的是一个商业性质的车牌识别项目，该三个专利也是该项目期间积累下来的一些实践经验，趁着毕业正好整理一下。 复杂车牌示意图 【1】一种非二值化和边缘检测的车牌字符图像分割方法 相关资源：训练和推理代码 专利原文 要解决的问题：解决复杂车牌(如存在字符黏连、光照不均)中的字符分割难题 算法输入：车牌的字符区域(最好是高度和字符高度接近的) 算法输出：每个车牌字符的包围框坐标 算法流程：使用一个指定宽度的滑动窗口对图像从左到右进行遍历，每次遍历使用一个二分类的网络判断滑动窗口内是否是属于车牌字符(通常为字母和数字)的概率，最后得到一个字符概率的分布曲线，最后通过非极大值抑制得到最终的字符区域。 训练数据： 训练二分类网络：(判别是否是字母/数字)使用的2类数据------->配合交..
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