[发明专利]一种车牌字母识别方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种车牌字母识别方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括步骤：获取车牌图像，对车牌图像进行二值化处理，获得二值化图像；对二值化图像进行腐蚀膨胀处理，获得经过腐蚀膨胀处理后的第一图像；从第一图像中获取字母图像，对字母图像进行特征提取，根据提取的特征与特征表进行匹配，获得字母识别结果；对字母图像进行特征提取，包括：从多个扫描位置对字母图像进行多次直线扫描，获取每次直线扫描过程中出现的颜色突变次数作为字母图像的特征。本发明在字符识别过程中，仅需要对多个位置的图像数据进行统计，极大地减少了运算量，提高了识别速率，并减少了运算资源的占用，可广泛应用于字母识别领域。

技术领域

本发明涉及字母识别领域，尤其涉及一种车牌字母识别方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

如今汽车产量增加，私有车辆越来越多，对车辆进行有效的管理也日益紧要。汽车车牌作为每辆车的身份标识，如果能快速把握汽车车牌信息，那么对车辆的管理也就更高效了。随着机器视觉的快速发展，车牌识别技术也应运而生，并被广泛应用于道路交通流监控、交通违章自动记录、停车场自动安全管理等方面。

车牌识别是模式识别领域中应用广泛的分支之一。车牌识别有两大类，一是利用模板匹配的识别技术，这是图像处理中最基本、最常用的匹配识别方法，通过对车牌字符的分割，将分割得到的字符图片与标准库中的字符图片比较，进而得到识别结果，另一种是利用神经网络进行车牌识别，通过大量样本训练神经网络模型，提取每个字符的特征参数，从而进行字符识别。上述利用模板或者神经网络这两种方法都存有处理数据量过大的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题之一，本发明的目的是提供一种车牌字母识别方法、系统、装置及存储介质

本发明所采用的技术方案是：

一种车牌字母识别方法，包括以下步骤：

获取车牌图像，对所述车牌图像进行二值化处理，获得二值化图像；

对所述二值化图像进行腐蚀膨胀处理，获得经过腐蚀膨胀处理后的第一图像；

从所述第一图像中获取字母图像，对所述字母图像进行特征提取，根据提取的特征与特征表进行匹配，获得字母识别结果；

所述对所述字母图像进行特征提取，包括：

从多个扫描位置对所述字母图像进行多次直线扫描，获取每次直线扫描过程中出现的颜色突变次数作为所述字母图像的特征。

进一步，所述对所述二值化图像进行腐蚀膨胀处理，包括：

采用第一图像矩阵对所述二值化图像进行腐蚀处理，当所述第一图像矩阵的任一格子中存有第一像素，将所述第一图像矩阵内的所有像素赋值为第一像素值；

采用第二图像对经过腐蚀处理的图像进行膨胀处理，当所述第二图像矩阵的任一格子中存有第二像素，将所述第二图像矩阵内的所有像素赋值为第二像素值；

所述第一像素为像素值为第一像素值的像素，所述第二像素为像素值为第二像素值的像素。

进一步，所述对所述字母图像进行特征提取，还包括以下步骤：

确认所述字母图像的宽度信息和高度信息；

根据所述高度信息获取三个行扫描位置，根据所述宽度信息获取一个列扫描位置。

进一步，所述从多个扫描位置对所述字母图像进行多次直线扫描，获取每次直线扫描过程中出现的颜色突变次数作为所述字母图像的特征，包括：

在所述字母图像的k0×W处进行直线列扫描，获得在所述直线列扫描过程中出现的颜色突变次数，记为Y；

在所述字母图像的k1×H处进行直线行扫描，获得在所述直线行扫描过程中出现的颜色突变次数，记为X1；