識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識別出結果,那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如,在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間,速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
例如一個車牌系統(tǒng)在白天有90%以上的準確度,到了傍晚就降到80%,夜間又降到70%,這種不穩(wěn)定的系統(tǒng),比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統(tǒng)更難于整合。因為使用者會認為,既然白天的辨識率有90%,那全天候的準確率都要達到90%才合理,這樣的規(guī)格還不包括奇怪的環(huán)境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區(qū)段等),與架設環(huán)境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。
幾乎每家都宣稱擁有高辨識率,但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異,而將運作不良的責任互相推托,用戶在采購車牌辨識系統(tǒng)時,不妨要求實地測試,而且測試時間好超過兩個禮拜,比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環(huán)境,兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形,大約掌握了八成,如果只是測一天、甚至幾個小時,是無法了解的。
此外,車牌辨識系統(tǒng)能否發(fā)揮大效用,除了軟件技術之外,與攝影機及現(xiàn)場施工能力,也有很大的關系。使用者可要求廠商至現(xiàn)場勘查后,提出建置規(guī)劃方案,先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等,再提出報價,藉由這些動作,除了得以事先評估業(yè)者的能力,用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練,日后管理時,會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。
圖片初級處理——灰度化、二值化大家都知道,灰色是介于白色和黑色之間的顏色,而且這個灰色深淺不一樣,所以白色和黑色之間的灰色就有很多。這顏色一多,計算機就眼花繚亂了。所以呢,干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢?就是讓圖片只有黑色和白色,就是只有兩個顏色值,顧名思義把圖片搞成黑白二色的過程就是二值化。再形象的比喻一下,就是熊貓化!在計算機RGB顏色空間內,白色就是255,黑色就是0,其他顏色就是在這0-255之間了。
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。對截取的車牌圖片進行上一步的灰度化、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,就需要對圖片做錯切變換(就是傾斜角度調整)。我們知道,有些車牌是上下結構的,這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連,如果不粘連,那就是上下結構車牌。如果不是上下結構,那就是單行結構的新車牌。
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