场景如图所示,类似于车牌,比如我要检测‘6AX58LT’,这个就是模板了,那剩下的其他情况例如‘6AX78LT’和‘6A 58LT’都要排除掉。
这个功能如何用图像相似度匹配的方式来实现(我的意思就是不引入文字识别)。
由于图像采集方式的问题,经过校正后也可能存在一些缩放(10%以内)和倾斜。
最初的想法是分割区域后用SURF来算匹配值,后来发现图像太小,也不够复杂,特征点太少甚至没有,没法计算相似度。
后来尝试过每个区域用哈希编码跟模板比对,但是字体稍微倾斜一点效果就很不稳定,总会把对的挑出去。模板匹配同理。
我感觉是不是我的思路被限制住了,有没有大神给个思路,怎么做~
thanks in advance~