基于轮廓识别和BGR颜色空间的车牌定位

作者：漆世钱

来源：计算机技术与发展, 2020, 30(12): 176-180.

• 车牌定位
• 轮廓识别
• BGR处理
• 矩形筛选
• 角度倾斜

车牌定位技术是车牌识别系统的关键步骤,车牌定位的效果会影响后面对车牌字符分割和识别的成功率,进一步影响整个车牌识别系统的成功率和识别速度。为解决车牌在角度偏移、光照不均匀的影响下定位难、定位慢的问题,提出一种基于轮廓识别和BGR颜色空间的车牌定位方法。将车牌定位分为粗定位和精细定位两部分,粗定位利用轮廓识别技术找出车牌的大致区域,基本步骤包括轮廓检测、矩形区域识别、矩形筛选和截取;在精细定位中,对图像逐像素点遍历,读取各点的B、G、R值,通过BGR处理提取车牌关键位置,然后校正和截取可能倾斜的车牌图像。实验结果表明,在常规环境中,该方法对车牌的定位准确度高达96.5%,算法运行时间低至612 ms,达到了预期效果。