一种基于模版匹配的汽车牌照识别方法下载

weixin_39820835 2019-08-03 02:00:19

基于模版匹配的汽车牌照识别方法研究文档，相比较于神经网络简单一些
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基于模版匹配的汽车牌照识别方法研究文档，相比较于神经网络简单一些

硕士论文的一种方法：基于模板匹配的汽车牌照字符识别，内含程序修改和运行说明，还有33幅汽车牌照测试图像，测试准确率80 ，效果还可以

汽车牌照识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是智能交通系统的重要组成部分．介绍了一种基于VisualC++平台与Intel开源计算机视觉库OpenCV的静态复杂背景下的车牌识别系统的开发方式．该方式中采用水平投影水平方向灰度直方图，然后进行取值，再自下而上从左到右选取水平区域和竖直区域从而完成定位，最后通过二值化字符分割和模板匹配实现车牌号码识别．由于未对车牌歪斜情况进行校正，所以此系统不适用于车牌歪斜的情况。经在VisualC++平台下验证，该系统识别速度中等，字符分割准确率中等。车牌照识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统。作为智能交通系统中的一个组成部分，车牌识别技术是其中的重点研究对象。车辆牌照识别是一种关于计算机的包括图像处理、数学技术、数据库、信息技术以及智能技术于一体的综合技术。

字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤，提出了一种船铭牌字符分割方法．该方法首先进行图像增强、灰度化和二值化等图像预处理操作，采用了一种基于Hough变换和K均值聚类直线拟合算法校正倾斜变形的牌照图像，然后在分析船铭牌字符特点的基础上，采用一种快速的模版匹配结合垂直与水平投影法对船铭牌上的单个字符进行分割，提高了字符分割的速度和精度．实验结果表明，该方法能够对船铭牌字符进行准确分割，具有良好的鲁棒性和实用性。

在交通越来越发达的今天,关于机动车牌照、证件的光学字符识别研究是计算机视觉和智能交通应用领域的重要研究课题之一。在不为机动车增加其他装置的基础上,实现用机器识别代替人工识别的方法,对车辆信息进行自动检测、监管,得到高质量、迅速的交通自动化控管,具有实际的经济和管理效益。随着电子信息技术领域的不断发展,对含有车辆牌照、证件的光学图片进行字符识别是推进现代交通管理系统自动化的重要核心步骤。首先,系统总结了国内外在光学字符识别领域的研究现状,选择目前主流的“文字信息提取+识别”方案。分析了机动车行驶证识别和车辆车牌识别原图像的区别与联系,介绍了数字图像预处理的基本方法。然后,基于车牌识别的文字信息提取。分析了预处理后的车牌图像,设计了基于SVM方法的车牌识别系统,并进行了实验仿真。得到只含有车牌区域的图像后,使用回返法分割车牌图像。其次,研究了基于行驶证识别的文字信息提取。分析了红色印章定位法的正确性,并进行了实验仿真。对行驶证照片进行下划线爆破操作后,使用投影法分割字符图像。再次,研究了文字信息识别方法。分别介绍了基于神经网络和模板匹配两种字符识别方法。分析得到使用神经网络法识别车牌字符,使用模板匹配法识别行驶证字符。最后,基于实际图片样本库。实现行驶证识别和车牌识别两个系统。在理论研究的基础上,得到实验结果,满足前期设定实验要求。比较分析三种判断、识别方法,验证识别过程设计的正确性和可行性。

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