[发明专利]车牌检测数据的获取方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 201910845481.9 | 申请日: | 2019-09-06 |
公开(公告)号: | CN110427944A | 公开(公告)日: | 2019-11-08 |
发明(设计)人: | 杨开平;李宇 | 申请(专利权)人: | 重庆紫光华山智安科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/42;G06T3/00 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 宋朋飞 |
地址: | 400700 重庆市*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车牌检测 车牌图片 存储介质 端点坐标 预设 图片 车牌识别技术 边缘位置 标记数据 人工手动 数据包括 放入 申请 | ||
本申请提供一种车牌检测数据的获取方法、装置、设备及存储介质,涉及车牌识别技术领域。该方法包括:对待处理的车牌图片进行变换,得到变换后的所述车牌图片;将变换后的所述车牌图片放入预设图片中,并对所述预设图片中所述车牌图片的边缘位置进行处理,得到车牌检测图片;获取所述车牌检测图片中所述车牌图片的端点坐标;生成车牌检测数据,其中,所述车牌检测数据包括:所述车牌检测图片及所述车牌图片的端点坐标。相对于现有技术,避免了人工手动标记数据造成的人力浪费。
技术领域
本申请涉及车牌识别领域,具体而言,涉及一种车牌检测数据的获取方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着社会的发展和人民生活水平的提高,机动车辆的数量越来越对。为了提高车辆的管理效率等问题,车牌检测和识别系统的作用就尤为重要。
在车牌检测中,只有根据大量的高质量的标记数据,才能实现车牌检测模型的训练,随后才能通过训练好的车牌检测模型对车辆进行车牌识别。
但是目前标记数据均为人工标记,一般需要大量的人力来手动标记数据,从而造成了人力的浪费。
发明内容
本申请的目的在于,针对上述现有技术中的不足,提供一种车牌检测数据的获取方法、装置、设备和存储介质,以解决现有技术中通过人工手动标记训练数据,从而造成的人力浪费的问题。
为实现上述目的,本申请实施例采用的技术方案如下:
第一方面,本申请一实施例提供了一种车牌检测数据的获取方法,包括:
对待处理的车牌图片进行变换,得到变换后的所述车牌图片;
将变换后的所述车牌图片放入预设图片中,并对所述预设图片中所述车牌图片的边缘位置进行处理,得到车牌检测图片;
获取所述车牌检测图片中所述车牌图片的端点坐标;
生成车牌检测数据,其中,所述车牌检测数据包括:所述车牌检测图片及所述车牌图片的端点坐标。
进一步地,所述对待处理的车牌图片进行变换,得到变换后的所述车牌图片,包括:
根据预设长宽比例,对所述车牌图片进行透视变换,得到透视变换后的所述车牌图片,透视变换后的所述车牌图片中车牌显示区域的长宽比例为所述预设的长宽比例,且透视变换后的所述车牌图片中,所述车牌显示区域的面积与所述车牌图片的面积的比例为预设面积比例;
对透视变换后的所述车牌图片进行大小变换,得到变换后的所述车牌图片。
进一步地,所述对透视变换后的所述车牌图片进行大小变换,得到变换后的所述车牌图片包括:
根据预设大小比例,对透视变换后的所述车牌图片进行大小变换,使得变换后的所述车牌图片与所述预设图片的大小比例为所述预设大小比例。
进一步地,所述大小变换比例为:所述车牌图片的边长与所述预设图片中对应边长的大小比例。
进一步地,所述将变换后的所述车牌图片放入预设图片中,并对该图片中所述车牌图片的边缘位置进行处理,得到车牌检测图片,包括:
对所述车牌检测图片中,所述车牌图片的边缘位置进行处理,得到边缘处理后的所述车牌检测图片;其中,边缘处理后的所述车牌检测图片中,所述边缘位置的各像素点的像素值为所述预设图片中对应像素点的像素值。
进一步地,所述对该图片中所述车牌图片的边缘位置进行处理之前,所述方法还包括:
判断所述车牌检测图片中所述车牌图片的像素点是否在所述车牌显示区域内:
若所述车牌图片的某个像素点不在所述车牌显示区域内,则确定该像素点在所述边缘位置。
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