汽车车牌数字识别

资 源 简 介

汽车车牌数字识别

详 情 说 明

车牌数字识别是数字图像处理技术的典型应用场景。其核心流程可分为预处理、字符分割和字符识别三个阶段。

在预处理阶段，系统会对输入的车牌图像进行灰度化、二值化等操作，消除光照不均等干扰因素，并通过边缘检测定位车牌区域。常用的方法包括Sobel算子或Canny边缘检测算法，配合形态学处理增强车牌特征。

字符分割是关键技术环节，需要处理不同光照条件下粘连字符的分离问题。通过投影分析法（水平/垂直投影）确定字符边界，结合连通域分析实现单个字符的精准切割。部分算法会在此阶段引入倾斜校正，解决车牌角度偏移问题。

字符识别环节可采用传统模式识别或深度学习方法。传统方案通过提取字符的几何特征（如网格特征、笔画密度）匹配模板库；现代方案更多采用CNN卷积神经网络，将分割后的字符输入训练好的模型进行端到端识别。实际系统通常结合两者优势，在保证实时性的同时提高准确率。

该技术的难点在于处理复杂环境下的车牌，如污损、反光或变形等情况。改进方向包括引入超分辨率重建提升低质量图像，或通过数据增强提升模型泛化能力。