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車牌識別OCR算法：車牌定位和車牌字符分割講解
1) 車牌定位
車牌識別自然環境下,汽車圖像背景複雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定車牌區域是整個識別過程的關鍵.首先對採集到的視頻圖像進行大範圍相關搜索,找到符合汽車車牌特徵的若干區域作爲候選區,然後對這些侯選區域做進一步分析、評判,最後選定一個最佳的區域作爲車牌區域,並將其從圖像中分離出來。
2) 車牌字符分割
車牌識別系統完成車牌區域的定位後,再將車牌區域分割成單個字符,然後進行識別.字符分割一般採用垂直投影法.由於字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近,並且這個位置應滿足車牌的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3) 車牌字符識別方法主要有基於模板匹配算法和基於人工神經網絡算法。基於模板匹配算法首先將分割後的字符二值化並將其尺寸大小縮放爲字符數據庫中模板的大小,然後與所有的模板進行匹配,選擇最佳匹配作爲結果.基於人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特徵提取,然後用所獲得特徵來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡,由網絡智能實現特徵提取直至識別出結果。
車牌識別OCR算法，實際應用中,車牌識別系統的識別率還與車牌質量和拍攝質量密切相關.車牌質量會受到各種因素的影響,如生鏽、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌、假車牌等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響.這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率,也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。爲了提高識別率,除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件,使採集到的圖像最利於識別。
移動端車牌識別技術五大特點：
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支持牌照全，囊括藍牌、黃牌（雙）、軍牌（雙）、警牌、新能源、農用車牌、教練車牌、領事館等各種規格牌照；
2.識別速度快，極致優化的車牌定位和識別算法;
3.整牌識別率高，尤其漢字識別搖搖領先同類產品；
4.車牌寬度要求低，車牌寬度≧50個像素，都不影響識別；
5.純C代碼編寫
移動端車牌識別軟件配置要求：操作系統：支持Android 2.3以上版本，推薦Android4.0以上
移動端車牌識別技硬件配置：推薦ARM Cortex-A7以上，1G RAM
移動端車牌識別攝像頭要求：支持自動對焦，200萬像素以上。
移動端車牌識別軟件安裝程序佔用空間，3Mbytes。
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