核心參考文獻
陳進 《車牌識別系統關鍵技術的研究》
演算法動態庫
演示工程
演算法基本實現原理
整個車牌識別演算法包括兩個部分：車牌定位和車牌字元識別，後者還可繼續細分為車牌字元的分割、融合以及字元識別。車牌字元識別部分主要是通過設計訓練分類器完成，本文不作過多詳述；本文重點介紹車牌定位所採用的基本處理演算法，整個過程主要通過中間處理影象輸出的形式作介紹。本文採用演算法在滿足識別精度的前提下，執行效率高效，即使面對500w電子抓拍場景資料，依舊能做到毫秒級處理速度。
資料經過簡單的增強預處理等操作後，核心步驟是計算邊緣梯度影象，得到下圖所示中間資料，去除影象雜訊資料，將車牌號牌區域的特徵更加明顯的展現出來。
在計算得到影象的邊緣梯度影象後，接下來最重要的則是進行閾值化，分割號牌前景，並通過輔助形態學處理等相關操作，濾除部分雜訊資訊，如下圖所示。
在通過兩個核心運算元(邊緣梯度影象計算和閾值化分割前景背景)計算得到二值影象中，為將整個車牌號牌區域從影象中提取出來，同時考慮整個演算法的執行效率，這裡採用連線法，根據計算水平連線的分布關係以及垂直的聯線分布密度等特性，計算得到如下圖所示前景目標的關聯性連線區域。
最後，在上圖的中間結果資料中，通過聚類擬合等處理，實現將車牌區域以及偽車牌區域等候選區域定位提取，再輔助以號牌的幾何特性(比如寬高比例等)，濾除偽車牌區域，最終計算得到車牌號牌的區域。
後續的處理過程，主要是對車牌定位得到的各個區域進行車牌字元分割、字元斷裂融合以及各個字元的識別等，並且在處理過程中，通過判斷車牌字元的特性等，再濾除偽車牌區域(如分割字元個數、字元的分布關係等)。
最終，完成車牌識別。
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