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基于颜色的车牌定位是一种常见的图像处理技术,主要用于从复杂背景中快速识别车辆牌照区域。这种方法通常利用车牌背景色(如中国的蓝色、黄色或新能源绿色)与周围环境形成明显色差的特性来实现定位。
核心思路分为三个步骤:
色彩空间转换 将原始RGB图像转换到HSV或Lab等色彩空间,这些空间能更好地分离颜色信息。例如,针对蓝色车牌可提取特定色相范围内的像素。
颜色阈值过滤 通过设定目标颜色的阈值范围生成二值掩膜,保留可能属于车牌的像素区域,同时过滤掉大部分干扰背景。
形态学处理与区域筛选 对二值图像进行膨胀、腐蚀等操作连接相邻像素,再通过轮廓分析结合车牌长宽比等几何特征(如矩形度、面积大小)排除误检区域,最终输出候选车牌位置。
该方法适合光照条件较好的场景,但对极端光照或车身颜色与车牌相近的情况可能存在漏检。后续通常需要结合字符识别或边缘检测进行二次验证。