基于颜色特征提取分割的一个车牌识别

资 源 简 介

基于颜色特征提取分割的一个车牌识别

详 情 说 明

车牌识别中的颜色特征提取与分割技术

在车牌识别系统中，颜色特征提取是一种常见的预处理手段，尤其适用于特定颜色的车牌（如蓝底白字、黄底黑字等）。国外的一些先进方案通过结合颜色空间分析和神经网络，显著提升了复杂场景下的识别准确率。

核心实现思路 颜色空间转换 将原始图像从RGB转换到HSV/HSL等对光照更鲁棒的颜色空间，通过设定阈值直接筛选出车牌区域的色相（Hue）和饱和度（Saturation）范围，例如蓝色车牌对应Hue值在200-260度之间。

形态学处理与连通域分析 对二值化后的颜色掩膜进行膨胀、腐蚀操作，消除噪声并填充断裂区域。接着提取连通域，根据车牌的几何特征（长宽比、面积）过滤候选区域。

神经网络精定位 初步分割的候选区域输入轻量级CNN（如MobileNet）进一步验证，排除颜色相似的非车牌物体。网络输出车牌的精确边界框，为后续字符识别提供ROI。

技术优势 光照适应性：颜色阈值在HSV空间比RGB更稳定，减少反光或阴影的影响。 计算高效：先通过颜色快速粗筛，再调用神经网络，平衡了精度与速度。 多车牌支持：可通过配置不同颜色阈值兼容各国车牌标准。

扩展思考 若结合边缘检测（如Canny）强化轮廓信息，或引入注意力机制改进神经网络的抗干扰能力，可进一步提升极端场景（污损、倾斜）下的表现。