车牌识别重的图像的二值化过程

资 源 简 介

车牌识别重的图像的二值化过程

详 情 说 明

车牌识别系统中的图像二值化过程是核心预处理步骤，它将彩色或灰度图像转化为黑白二值图像，大幅提升后续字符分割和识别的准确性。整个流程通常包含三个关键阶段：

首先是灰度转换阶段，将原始RGB彩色图像转换为灰度图像。这一步通过加权平均法保留最重要的亮度信息，同时减少数据量。灰度化后的图像每个像素点只保留0-255的亮度值，为后续处理奠定基础。

然后是阈值选取阶段，这是二值化的核心环节。常见方法包括全局阈值法（如OTSU算法）和局部自适应阈值法。对于车牌这种光照条件可能不均匀的场景，局部自适应阈值通常表现更好，它能根据图像不同区域的亮度分布动态调整分割阈值。

最后是二值化执行阶段，根据选定阈值将灰度图像转换为纯黑白图像。这个步骤会生成高对比度的二值图像，其中车牌字符与背景形成鲜明对比，但同时也可能引入噪声，需要通过形态学处理进行优化。