基于机器视觉的车牌检测-车牌粗略定位

基于颜色特征的定位算法

基于颜色特征的定位算法。该算法不用对整幅图像进行边缘检测，而是直接寻找图片中颜色、形状及纹理符合车牌特征的连通区域。通过分析车牌图像，发现对于具有某种目标颜色的像素，可以直接通过对H、S、I三分量设定一个范围来把它们提取出来，无需进行较复杂的色彩距离计算，这样可以在色彩分割时节省大量的时间。该方法对蓝色和黄色车牌效果明显，但对于黑色和白色的提取效果不是很理想。

基于车牌长宽比算法

基于车牌长宽比特征的定位算法。其原理是：使用形态学的开运算和闭运算合并边缘围起来的边缘区域，根据车牌长是440mm，宽是140mm，筛选出长宽比是3：1的矩形，从而实现对车牌的定位。实际上，在具体的过程应用中，一般会筛选出长宽比在2-5.5之间的矩形，会导致不是车牌的矩形区域入选，可使用颜色特征，排除掉这些非车牌区域，得到完整的车牌位置。?

举例基于蓝色区域以及蓝色区域长宽比的车牌定位

a)车牌灰度图像b)车牌灰度直方图 c)边缘检测图像d)RGB图像中的蓝色区域 e)蓝色区域二值化 f) 蓝色区域长宽比

g)图像腐蚀? h)图像膨胀 i)图像取交 j)平滑图像轮廓k)移除小对象 l)移除比例不对区域m)车牌定位图像??