OpenCV实例(八)车牌字符识别技术(一)模式识别

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV实例(八)车牌字符识别技术(一)模式识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

影响并导致汽车牌照内字符出现缺损、污染、模糊等情况的常见因素有照相机的性能、采集车辆图像时光照的差异、汽车牌照的清洁度等。为了提高汽车牌照字符识别的准确率,本节将把英文、数字和汉字分开识别。对于英文和数字的识别,采用基于边缘的霍斯多夫距离来进行。对于汉字的识别,首先对汽车牌照的原始图像进行归一化、灰度均衡化等相关预处理,继而通过使用小波变换的方法提取汉字字符,之后降维处理汽车牌照中汉字字符的原始特征,最后在最小距离分类器中读入得到的汽车牌照中汉字字符的最终特征,并利用特征模板进行匹配。

模式识别概述
人在观察事物或现象时,常寻找它与其他事物或现象不同之处,并根据一定目的把相似、但又细节不同的事物或现象组成一类——如字符识别,虽然每个人写的数字“8”都不一样,但都是同一类。

模式识别是AI的一个重要方向,目的在于模拟人的感知能力,也称“机器感知”、“智能感知”。其发展于20世纪40年代电子计算机的出现,21世纪与深度学习融合,近年深度学习和大数据极大推动了其发展!包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳和地震信号分析、图片分析、化学模式识别等等。

模式识别的相关原理一般是作为识别研究的基础性理论。模式识别的研究体系有许多分支,其中近几年来得到人们较多关注的分支是字符识别。因此,在研究字符识别相关技术的过程中,模式识别的作用极为重要并且极具指导性,而基础理论(模式识别领域)的发展对字符识别的研究又起到了促进作用。
OpenCV实例(八)车牌字符识别技术(一)模式识别,OpenCV,opencv,人工智能,计算机视觉

1.模式识别流程

随着计算机技术研究和应用的发展和不断深化,模式识别逐步发展起来。模式就是一种对某种对象(一些敏感的客体)结构或者定量的描述,是一种集合(由具有某些共同特定性质的模式构成)。狭义讲,模式识别就是研究通过计算机自动地(或者人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。而根据广义的模式识别的定义,模式构成主要标本,该标本主要是供模仿使用,而模式识别即为对客体所属的标本的鉴定。

模式识别的流程可以分为待识模式、数字化、预处理、特征、模式分类几个步骤。

全局的工作会受到其中每一阶段的影响,而这些影响一般都是非常重要的。

OpenCV实例(八)车牌字符识别技术(一)模式识别,OpenCV,opencv,人工智能,计算机视觉

2. 模式识别方式

模式识别主要包括两方面的研究方法:一是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,即生物是如何感知的;二是在给定任务的条件下进行的,己经在信息学专家、数学专家和计算机专家的共同努力下取得了巨大的成功,主要内容为如何用计算机完成模式识别的方法与理论。目前模式识别主要有4种方法:基于神经网络的识别方法、基于句法模式的识别方法、基于统计模式的识别方法和基于模糊模式的识别方法。

(1)基于神经网络的识别方法

大量的神经元按照一定规则进行组合和连接后便构成了神经网络,动态性以及非线性是神经网络系统的两个主要特征。由神经网络组成的系统所产生的作用不容小觑,主要是因为其具备的功能非常强大,不但能够进行决策以及识别,而且在联想、自学习、自组织和容错方面表现不错。

(2)基于句法模式的识别方法

很多简单的子模式的组合被描述成为一个模式,这是句法模式识别方法的核心思想,而子模式的组合又可以从这些简单的子模式分割而得,以此类推,直至获取基元为止。在模式识别的相关理论中,这里的基元就是通常所说的最底层的模式。句法模式识别法中最为关键的步骤是对于基元的选取,选出的基元不但要提供一个紧密的描述(准确反映模式结构的关系),而且要便于抽取出非句法语法。因此,模式描述语句即为选取出用来描述模式的基元之间的组合关系以及基元本身。

(3)基于统计模式的识别方法

统计模式识别法是选择足够的来自于被研究的模式中的特征来代表它。基于空间距离,对于同类模式以及异类模式,采取如下假定:距离较近的为同类模式,距离较远的为异类模式。对于特征空间的分割,如果采用某种方法进行,那么通过使用该方法后认定特征空间的同一个区域为同类模式,通过检测它的特征向量位于哪一个区域而判定待分类的模式属于哪一类模式。

(4)基于模糊模式的识别方法

模糊模式识别法主要用于模式识别问题的处理。模糊模式识别法能否取得良好的结果的关键是隶属度函数。目前,模糊模式识别法主要分为直接法和间接法:直接法进行识别的主要根据是最大隶属原则,间接法进行归类的主要根据为择近原则。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-645290.html

到了这里,关于OpenCV实例(八)车牌字符识别技术(一)模式识别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 基于OpenCV 的车牌识别

    车牌识别是一种图像处理技术,用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于 OpenCV 编写 Python 代码来完成这一任务。 车牌识别的相关步骤 1. 车牌检测:第一步是从汽车上检测车牌所在位置。我们将使用 OpenCV 中矩形的轮廓检测来寻找车牌。如

    2024年02月09日
    浏览(46)
  • Opencv识别车牌

    #encoding:utf8 import cv2 import numpy as np Min_Area = 50 #定位车牌 def color_position(img,output_path): colors = [#([26,43,46], [34,255,255]), # 黄色 ([100,43,46], [124,255,255]), # 蓝色 ([35, 43, 46], [77, 255, 255]) # 绿色 ] hsv =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) for (lower, upper) in colors: lower = np.array(lower, dtype=“uint8”) # 颜色

    2023年04月26日
    浏览(40)
  • OpenCV第七篇:车牌识别

    目录 1.调整图片大小,并获取灰度图  2.双边滤波去除噪音:cv2.bilateralFilter()。 3.边缘检测:cv2.Canny(image,threshold1,threshold2) 4.寻找轮廓:车牌(四边形) ​编辑 5.图像位运算进行遮罩 6.图像剪裁 7.字符识别:OCR 1.调整图片大小,并获取灰度图  2.双边滤波去除噪音:cv

    2024年02月06日
    浏览(51)
  • opencv-车牌识别

    ​ 最近研究了几天车牌识别的项目,现在记录一下学习的过程,基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。 ​ 文章末尾有源码,有兴趣的读者可以用jupyter notebook一步一步看执行过程和结果。 本项目车牌识别的步骤为: 加载图片 高斯去噪 灰度转换 边缘检测 闭运算,腐蚀膨胀

    2024年02月05日
    浏览(35)
  • OpenCV(项目)车牌识别1 -- 车牌提取(形态学)

    目录 一、形态学车牌提取(简单:单情景)  1、读取图片,转灰度图  2、提取轮廓(Sobel算子提取y方向边缘) 3、自适应二值化 4、闭运算处理,把图像闭合、揉团,使图像区域化 5、腐蚀/膨胀去噪得到车牌区域 5-1、横向腐蚀、膨胀 5-2、纵向腐蚀、膨胀 6、获取外轮廓 6-1、

    2024年02月08日
    浏览(44)
  • opencv机器学习车牌识别系统

    文章目录 0 前言+ 1 课题介绍+ 1.1 系统简介+ 1.2 系统要求+ 1.3 系统架构 2 实现方式+ 2.1 车牌检测技术+ 2.2 车牌识别技术+ 2.3 SVM识别字符+ 2.4 最终效果 3 最后 这两年开始,各个学校对毕设的要求越来越高,难度也越来越大… 毕业设计耗费时间,耗费精力,甚至有些题目即使是专

    2024年02月05日
    浏览(45)
  • OpenCV实战5 车牌号识别

    原文在这里,参考这个进行了改进 感觉学到了很多东西,便在这里作下笔记。 效果: 目录 一、知识点学习: 1. fstream 2. 形态学开操作与形态闭操作 2.1 第一个角度:消除较小的联通区域 vs 弥合较小的联通区域 2.2 第二个角度:消除背景噪音 vs 消除前景噪音 3、approPolyDp函数

    2024年02月01日
    浏览(58)
  • 车牌识别 opencv python(简单版)

    实验目标 使用形态学处理,识别图片中车牌的位置,并识别每个字符的位置 实验原理 1.车牌识别: (1)车牌的背景色是 蓝色 ,所以先提取图中蓝色的部分,转化为二值图像(蓝色部分为1,其余为0)。 (2)再检测 边缘 ,标出边缘的外接矩形,根据此矩形的 长宽比 和面积,就

    2024年02月06日
    浏览(50)
  • OpenCV完结篇——计算机视觉(人脸识别 || 车牌识别)

    scaleFactor调整哈尔级联器的人脸选框使其能框住人脸 官方教程指路 每个特征都是通过从黑色矩形下的像素总和减去白色矩形下的像素总和获得的单个值 级联器模型文件位置 识别嘴就会不精确了 识别鼻子 只要不测口,还是比较准确的 测口准确度太低!!! 安装很简单,这里

    2024年02月19日
    浏览(55)
  • 【模式识别&目标检测】——模式识别技术&车牌检测应用

    目录 引入 一、模式识别主要方法 1、统计模式识别 2、基于隐马尔可夫模型识别 3、模糊模式识别 4、人工神经网络模式识别 总结 二、模式识别应用 1、车牌定位 2、车牌识别 参考文献: 人在观察事物或现象时,常 寻找它与其他事物或现象不同之处,并根据一定目的把相似、

    2024年02月13日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包