[发明专利]一种倾斜车牌识别方法和装置有效

专利信息
申请号: 201510695122.1 申请日: 2015-10-22
公开(公告)号: CN105279512B 公开(公告)日: 2018-07-10
发明(设计)人: 许健;万定锐 申请(专利权)人: 东方网力科技股份有限公司
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32
代理公司: 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 代理人: 王术兰
地址: 100102 北京市朝阳区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 车牌字符区域 矫正 车牌 车牌图像 方法和装置 车牌识别 优化图像 图像 整体倾斜 像素点 灰度 拍摄
【权利要求书】:

1.一种倾斜车牌识别方法,其特征在于,所述方法包括:

从拍摄的车牌图像中确定车牌字符区域;

根据所述车牌图像中的车牌的整体倾斜角度对所述车牌字符区域进行矫正,得到所述车牌字符区域的矫正图像;

根据所述矫正图像内像素点的灰度值计算所述车牌的字符倾斜角度;

根据所述字符倾斜角度对所述矫正图像中的字符进行矫正,得到所述车牌字符区域的优化图像;

识别所述优化图像中的字符,得到所述车牌图像内的车牌。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述矫正图像内像素点的灰度值计算所述车牌的字符倾斜角度包括:

根据预设的每个字符旋转角度对所述矫正图像进行仿射变换,得到与所述每个字符旋转角度对应的字符变换图像;

分别计算每个所述字符变换图像中纵向直线上各像素点的灰度值和;

根据计算得到的所述灰度值和计算所述车牌的字符倾斜角度。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述纵向直线为N条,所述分别计算每个所述字符变换图像中纵向直线上各像素点的灰度值和,具体包括:

分别计算每个所述字符变换图像中N条纵向直线中的每一条纵向直线上各像素点的灰度值和;

所述根据计算得到的所述灰度值和计算所述车牌的字符倾斜角度包括:

分别计算每个所述字符变换图像中纵向直线上各像素点的灰度值和方差;

从计算的所述灰度值和方差中选择最大值;

将所述最大值的所述字符变换图像对应的字符旋转角度作为所述车牌的字符倾斜角度;

根据所述字符倾斜角度对所述矫正图像中的字符进行矫正包括:根据所述字符倾斜角度对所述矫正图像中的字符进行仿射变换。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述车牌图像中的车牌的整体倾斜角度对所述车牌字符区域进行矫正,得到所述车牌字符区域的矫正图像包括:

根据预设的每个车牌旋转角度对所述车牌字符区域进行仿射变换,得到与所述每个车牌旋转角度对应的车牌变换图像;

分别计算每个所述车牌变换图像中纵向边缘梯度幅值的和;

从计算的所述纵向边缘梯度幅值的和中选择最大的纵向边缘梯度幅值的和;

将所述最大的纵向边缘梯度幅值的和对应的车牌旋转角度作为所述车牌的整体倾斜角度;

根据所述车牌的整体倾斜角度对所述车牌字符区域进行仿射变换,得到所述车牌字符区域的所述矫正图像。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从拍摄的车牌图像中确定车牌字符区域包括:

计算拍摄得到的车牌图像中的纵向边缘检测图像;

确定所述纵向边缘检测图像上的车牌字符区域中心点;

按照设定的车牌字符区域大小对所述车牌字符区域中心点进行扩展,得到所述车牌字符区域。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,确定所述纵向边缘检测图像上的车牌字符区域中心点包括:

获取所述纵向边缘检测图像的纵向边缘梯度幅值;

通过插值运算和非极大值抑制算法,得到所述纵向边缘梯度幅值的局部极大值点;

选择所述纵向边缘梯度幅值的局部极大值点为车牌字符区域中心点。

7.一种倾斜车牌识别装置,其特征在于,所述装置包括:

车牌字符区域确定模块,用于从拍摄的车牌图像中确定车牌字符区域;

车牌字符区域矫正模块,根据所述车牌图像中的车牌的整体倾斜角度对所述车牌字符区域进行矫正,得到所述车牌字符区域的矫正图像;

字符倾斜角度计算模块,用于根据所述矫正图像内像素点的灰度值计算所述车牌的字符倾斜角度;

字符矫正模块,用于根据所述字符倾斜角度对所述矫正图像中的字符进行矫正,得到所述车牌字符区域的优化图像;

识别模块,用于识别所述优化图像中的字符,得到所述车牌图像内的车牌。

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