对经过与处理后的车牌图像进行分割

资 源 简 介

对经过与处理后的车牌图像进行分割

详 情 说 明

车牌字符分割是智能交通系统中的关键技术环节，主要用于从预处理后的车牌图像中提取单个字符。以下是典型的处理流程和实现思路：

二值化处理 首先将预处理后的彩色或灰度图像转换为二值图像，通常采用自适应阈值法，能有效应对光照不均的情况。处理后得到黑白分明的车牌图像背景和字符。

垂直投影分割 通过计算图像在水平方向上的像素投影直方图，可以确定字符间的垂直分界位置。每个波谷代表字符间的间隙，选择适当的阈值即可实现字符列的初步分割。

去除边框干扰 针对车牌边框可能产生的干扰，可采用水平投影法定位字符区域的上边界和下边界，排除非字符区域的干扰。

字符精确定位 对每个分割出的字符区域进行宽度归一化和高度标准化处理，确保后续识别步骤的一致性。同时通过连通域分析验证是否为有效字符区域。

特殊字符处理 对于车牌中可能存在的间隔符或省份缩写字符，需要根据字符宽高比例特征进行特殊处理，避免错误分割。

采用这种方法的优势在于能适应不同光照条件，对倾斜和轻微变形的车牌也有较好的分割效果。实际应用中还需考虑字符粘连等复杂情况的处理策略。