对车牌进行预处理（图像分割）

资 源 简 介

对车牌进行预处理（图像分割）

详 情 说 明

车牌识别系统中的预处理阶段是决定最终识别效果的关键环节。有效的图像分割能够显著提升后续文字识别的准确率。以下是典型的车牌预处理流程：

首先需要进行图像增强，通过灰度化和直方图均衡化改善图像质量，使车牌区域更加突出。针对不同光照条件（如夜间或强光环境），可能需要采用自适应阈值处理或伽马校正等技术。

边缘检测是定位车牌的核心步骤，常用Sobel或Canny算法提取轮廓特征。考虑到车牌具有特定的长宽比例，可以通过霍夫变换检测矩形区域，或利用形态学操作（如闭运算）连接断裂的边缘线条。

精确定位后需进行透视校正，解决车牌倾斜问题。通过计算最小外接矩形或寻找四个顶点，应用仿射变换将倾斜车牌调整为水平矩形。此时可能还需要判断车牌颜色（蓝/黄/白等）来验证区域有效性。

最后在字符分割阶段，采用垂直投影法分析像素分布特征，结合连通域分析切割单个字符。特别注意处理黏连字符（如"京"字）和断裂笔画的情况，可能需要进行二次分割或使用滑动窗口法。

预处理结果直接影响OCR的识别率，因此需要根据实际场景调整各步骤参数，如边缘检测阈值、形态学核大小等。在复杂背景下，可结合深度学习模型辅助定位，提升分割鲁棒性。