基于matlab的汽車牌照識別系統(tǒng)的設(shè)計-資料下載頁
2025-06-26 17:59本頁面
【正文】 利于的字符分割進行。字符識別過程使用的是模板匹配的方法，利用兩幅圖片相減的方法，找到相減后值最小的，即為相似程度最大的。模板的制作很重要，必須要用精確的模板，否則就不能正確的識別。對于識別錯誤情況的分析可知，主要原因：一是牌照自身的污漬等影響了圖象的質(zhì)量；二是牌照字符的分割失敗導(dǎo)致的識別錯誤；再就是部分字符的形狀相似性，比如，B 和8；A 和4 等字符識別結(jié)果可能發(fā)生混淆的情況?？傊?，盡管目前牌照字符的識別率還不理想，但是只要在分割出的字符的大小、位置的歸一化，以及嘗試提取分類識別能力更好的特征值和設(shè)計分類器等環(huán)節(jié)上再完善，進一步提高識別率是完全可行的。五 總結(jié)根據(jù)車牌特點，一般采用的車牌定位算法有：；；。這里我采用的是邊緣檢測的方法實現(xiàn)定位的。字符分割的方法也有多種：1. 基于聚類分析的字符分割；2. 投影分割的方法；。最常用的是投影分割，主要是針對在車牌定位，圖像預(yù)處理后比較規(guī)則的車牌圖像。優(yōu)點是程序邏輯設(shè)計簡單，循環(huán)執(zhí)行功能單一，便于設(shè)計和操作，程序執(zhí)行時間短。六 體會課程設(shè)計不僅是對前面所學(xué)知識的一種檢驗，而且也是對自己能力的一種提高。通過這次課程設(shè)計使我明白了自己原來知識還比較欠缺。這個課程設(shè)計讓我學(xué)到了很多東西，涉及到方方面面的知識，在這整個過程中我們查閱了大量的資料，得到了老師和同學(xué)的幫助，我在此對他們表示謝意。在這期間遇到了很多困難，我知道做什么都不容易，只能塌下心來，一步一個腳印的去完成才行。這學(xué)期我們學(xué)習(xí)了數(shù)字圖像處理這門課程，在這個課程設(shè)計中應(yīng)用到了很多其中的知識。理論只有應(yīng)用到實際中才能學(xué)著更有意義。學(xué)習(xí)是一個長期積累的過程，在后的工作、生活中都應(yīng)該不斷的學(xué)習(xí)，努力提高自己知識和綜合素質(zhì)。此外，還得出一個結(jié)論：知識必須通過應(yīng)用才能實現(xiàn)其價值！有些東西以為學(xué)會了，但真正到用的時候才發(fā)現(xiàn)是兩回事，所以我認(rèn)為只有到真正會用的時候才是真的學(xué)會了。在整個設(shè)計中我懂得了許多東西，也培養(yǎng)了我獨立工作的能力，樹立了信心，相信會對今后的學(xué)習(xí)工作生活有非常重要的影響。同樣此次課程設(shè)計也大大提高了動手的能力，使我充分體會到了在創(chuàng)造過程中探索的艱難和成功時的喜悅。雖然這個設(shè)計做的并非對所以車牌都合適，但是在設(shè)計過程中所學(xué)到的學(xué)習(xí)方法是我最大收獲和財富，相信定會使我受益終身。參考文獻[1] 岡薩雷斯．?dāng)?shù)字圖像處理（第二版）．電子工業(yè)出版社[2] 袁志偉，[J].昆明理工大學(xué)學(xué)報 [3] 劉陽， [4] 韓勇強、[M].微型電腦運用[5] 張 引，潘云鶴，面向車輛牌照字符識別的預(yù)處理算法，計算機應(yīng)用研究 12
語文相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1