2010-12-29 11 views
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Ich mache gerade ein Projekt für "Automatische Kennzeichenerkennung und Anerkennung" und ich verwende AForge.Net, ich habe eine einfache Algo verwendet; obwohl es nicht sehr effizient ist, aber es wird meine Anforderungen erfüllen. Ich habe Höhe, Breite und Höhe zu Breite (Höhe/Breite) Verhältnis von mehr als 40 Kfz-Kennzeichen berechnet; Ich suchte nach den Rechtecken in dem Bild, die in dem Bereich von Höhe, Breite und Höhe zu Breite Verhältnis liegen; Jetzt kann ich das Nummernschild für die meisten Bilder erkennen, aber das Problem ist, dass zusammen mit das Nummernschild; Ich bekomme ein paar andere Rechtecke; was auch im Bereich von Höhe/Breite-Verhältnis liegt; Jetzt möchte ich unterscheiden zwischen das Rechteck mit dem Nummernschild und die Rechtecke ohne das Nummernschild; [eigentlich schneide ich die Rechtecke und speichere sie in Bitmaps] jetzt habe ich 2 Lösungen, um das zu lösen, aber ich weiß nicht, wie man sie implementiert.Kennzeichenerkennung mit AForge.Net

i. Ich kann eine Annahme machen, dass der Hintergrund des Nummernschildes weiß ist (es ist nicht immer wahr, aber es wird für die meisten Fälle funktionieren (ich bin bereit für die trafeoffs)); meine Frage ist, dass es eine eingebaute Methode in Aforge.Net gibt, dass den weißen Hintergrund von einem Bild suchen kann; oder wie kann ich finden, dass das gegebene Bild einen weißen Hintergrund hat ?? [Wenn ein Bild einen weißen Hintergrund hat, dann ist es ein Nummernschild sonst nicht]

ii. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Zeichen aus dem Bild zu erkennen. jedes Bild enthält Zeichen [wir können davon ausgehen, dass es mindestens 4 Zeichen geben sollte; so sollten wir in einem Bild suchen, dass, wenn es 4 oder mehr als 4 Zeichen hat, dann ist es ein Nummernschild sonst nicht]; also gibt es irgendeine Methode, die in AForge verfügbar ist, die in diesem Fall hilfreich sein kann, d. h. die nach Zeichen suchen kann; wenn nicht dann wie kann ich die Charaktere durch ein Bild suchen ...?

Gibt es noch andere Optionen? anders als die beiden oben?

Wenn für über 2 Implementierungen; Es gibt eine Lösung in EmguCV, selbst dann lass es mich wissen; Ich kann auch mit emguCV arbeiten.

PLz antworten Sie mir früh, da dies mein College-Projekt ist; und jetzt nur noch wenig Zeit bleibt ...

Grüße usama

Antwort

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die rhonmbus in ein Rechteck drehen, teilen Sie das Rechteck in 4x8. Berechnen Sie die mittlere Luminazität in jedem Rechteck, und passen Sie die Kurve an den bekannten Datensatz an.

Führen Sie einen Guassian über das Bild, bevor Sie die normalisierte Luminanz berechnen, um Aufkleber und Kratzer und Kameraanomalien zu berücksichtigen. Entsättigen Sie und quantisieren Sie in 4 Niveaus oder so, die hellste Farbe im Bild ist 0 das dunkelste ist 100.

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