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车牌识别对输入的彩色图像进行灰度化处理

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车牌识别对输入的彩色图像进行灰度化处理

发布日期:2019-03-18 作者: 点击:

        哈尔滨车牌识别彩色图像包含更多的信息,但是直接对彩色图像进行处理的话,系统的执行速度将会降低,储存空间也会变


大。彩色图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法,在模式识别领域得到广泛的运用,合理的灰度化将对图像信息的提取和后续


处理有很大的帮助,能够节省储存空间,加快处理速度。


哈尔滨车牌识别

        边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况,标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大


幅度地减少数据量,并且剔除不相关的信息,保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中,往往只用到一阶和二阶导数进行边


缘检测,虽然,在原理上,可以用更高阶的导数,但是,因为噪声的影响,在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象,三


阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外,二阶导数还可以说明灰度突变的类型,在有些情况下,如灰度变化均匀的图像,只


利用一阶导数可能找不到边界,此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感,解决的办法是先对图像进行


平滑滤波,消除部分噪声,再进行边缘检测。


其主要特点如下:


识别系统对环境的依赖性降低至最低程度,可实现全天候正常工作,且识别率保持较高水平。


基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。


可识别的最小号牌宽度为70个像素


适应复杂的气候及光照条件,如阴天、雨天、晚上仍可保证高识别率。


适应高速大流量,车速在200 km/h,单车道流量为30辆/分钟时仍可保证高识别率(>95%)。


实现对视频图像的逐帧处理,视频流触发,不用埋设地感线圈,避免破坏路面。


工程安装简便、运行稳定,不干扰用户已有系。


无需地感及车辆检测器,节省成本且施工简单快速,极大的缩短施工时间。


具有极高的处理能力,对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理,不依赖于单张图片,有效提高设备对复杂环境的适应能力。


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