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為了測(cè)試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時(shí)以上，采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計(jì)出以下識(shí)別率：
在講述車牌識(shí)別過程之前，筆者要先說一下高速路口的ETC是一套依賴RFID技術(shù)的電子識(shí)別裝置。這種識(shí)別技術(shù)，是通過射頻技術(shù)，去識(shí)別貼在汽車前擋風(fēng)或者其他便于RFID讀寫端識(shí)別的位置上的電子標(biāo)簽來識(shí)別和收費(fèi)的。因此ETC和車牌識(shí)別系統(tǒng)是兩套系統(tǒng)，因?yàn)檐嚺谱R(shí)別系統(tǒng)不承擔(dān)充值和消費(fèi)功能，因此ETC就應(yīng)運(yùn)而生。
車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來了。對(duì)截取的車牌圖片進(jìn)行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對(duì)圖片做錯(cuò)切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車牌是上下結(jié)構(gòu)的，這很容易通過對(duì)二值化的圖片做像素掃描來檢測(cè)上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結(jié)構(gòu)車牌。如果不是上下結(jié)構(gòu)，那就是單行結(jié)構(gòu)的新車牌。
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