使用说明



使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。





具体步骤



1.24位真彩色->256色灰度图。





2.预处理:中值滤波。





3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。



初始阈值T的确定方法是:选择阈值T Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。



该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。





4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j |Pi,j-Pi,j-1|i 0,1,…,439 j 0,1,…,639Gi,0 Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。





5.用自定义模板进行中值滤波



区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。





6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。





7.区域裁剪,截取车牌图像。-Instructions for use



When you use this example to open the directory under the picture pic, and then click the button　turn ,　1 ,　2 ,　3 ,　4　and　5 , you can achieve accurate license plate positioning.





Specific steps



1.24-bit True Color-> 256-color grayscale.





2. Preprocessing: Median filtering.





3. Binarization: Image A is binarized with an initial threshold T to obtain a binarized image B.



The initial threshold T is determined by selecting the threshold T　 Gmax- (Gmax- Gmin)/3, Gmax and Gmin being the highest and lowest gray values, respectively.



The threshold has a certain adaptability to the different license plates, and can guarantee that the background is basically set to 0 to highlight the license area.





4. To reduce background interference. I　 0, 1, ..., 439　j　 0, i　 0, 1, ..., i　 0, i　 0, i　 0, 1, , 1, ..., 639Gi, 0　 Pi, 0, the left edge of the direct assignment, does not affect the overall effect.





5. Use a custom template for