基于机器视觉的车牌检测-车牌识别案例

案例描述

根据前面模板匹配车牌识别原理，首先对该车牌图像进行粗略定位，通过利用Canny算子对图像进行边缘检测、灰度化以及腐蚀实现车牌粗略定位。其次对车牌图像进行精确定位，结构元SE选用长方形的样式，结构元SE小于该长方形面积值，并使用闭运算，闭运算是通过填充图像的凹角来滤波图像。闭运算完之后，车牌部分被连接在一起。最后，对小面积进行切除，可得到完美的车牌区域实现精确定位。

车牌识别

采用模板识别的方法，对于切割之后的图像和模板逐一像素点进行比较，相同则加1，最后逐一进行匹配，输出最高的匹配度。最后得到车牌识别结果。