0x01 前言
回到最初的时候,那个时候想法就是进行一个车牌的识别,在车辆来的时候,能够自动的打开伸拉门,经过一天的在google上查找关于车牌识别的博客发现,(在不涉及自己写算法的情况下)主要分两种模式,基于hsv颜色轮廓定位和图像轮廓定位。下面就分别来介绍一下,
1:图像轮廓定位:
2:hsv颜色轮廓定位

0x03 对比:
以下图片左边为图像轮廓定位,右边为hsv颜色轮廓定位!


总结一下
1:第一张对比发现,在 二值化的图片中,图像轮廓定位太容易受汽车上面的其他标志的影响,比如车标和车型号,,。。。。。。再来看看hsv颜色轮廓方法,识别的还是比较精确的,看不到任何的噪点,
2:第二张:车牌的前2个字符和后面5个字符之间留有太大的空隙。导致无法连接在一起,解决办法就是多膨胀几次,让他们连接起来,但是膨胀的次数很难控制,其实这里我已经膨胀了18次了,结果还是不太明显,对于hsv颜色轮廓方法,发现这时候就要受蓝天的影响了,所以图片中出现了两个标记的区域,
3:第三张:图像轮廓法还是如上问题,这时候hsv的弊端就就出来了,车体颜色是蓝色的怎么办,那就无解了!对 无解了!
4:第四张算是中规中距!
0x04 github
代码可去github 进行fork