车牌定位分割

资 源 简 介

车牌定位分割

详 情 说 明

车牌定位分割是智能交通系统中关键的计算机视觉技术，主要用于从复杂背景中准确识别并分离出车牌区域。其核心技术流程可分为三个关键阶段：

特征分析阶段通过对车牌颜色（国内常见蓝底白字、黄底黑字等）、长宽比例（约440mm×140mm）、字符排列（7位标准组合）等先验知识建立特征库，为后续处理提供依据。

定位检测阶段通常采用多方法融合策略：基于边缘检测的方法通过Sobel或Canny算子提取垂直边缘密集区域；基于颜色空间的方法转换HSV/YCbCr模型实现色彩分离；基于纹理特征的方法利用LBP或HOG捕捉字符区域高频特征。实际工程中常采用级联分类器提升检测鲁棒性。

精确分割阶段在定位基础上进行：首先通过透视变换校正倾斜车牌，再采用最大类间方差法（OTSU）进行二值化处理，最后通过垂直投影法分割单个字符。现代方法会引入形态学操作消除噪声，并采用连通域分析优化分割结果。