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第五章 采用SVM和神经网络的车牌识别(流程图及详细解释)
2019-07-13 20:19
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DSP
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1121
【原文:
http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/11659915
】
一、整个程序的流程图:
二、车牌定位中分割流程图:
关于代码两个if(r<1)
的详解:
参考:RotatedRect和CvBox2D
。
CvBox2D
结构如下
:(
重点是
angle
的注释
)
三、车牌识别中字符分割流程图:
预处理字符
:对字符的预处理重要,因为我们将使用三个特征(水平方向的直方图,垂直方向的直方图和图像的区域的部分像素)作为一个整的特征矢量。 第一步我们通过仿射变换
warpAffine
图像进行平移。
如果高度大于宽度,如下图:
情况二类似。 在预处理中,如果我们只是简单的对图像的大小进行归一化,如在文章中,归一化为
20*20
。那么我们将看到如下图所示的情况。左图是使用了仿射变换后再
resize
,右图之间使用了
resize
(特征丢失了)。而且我们检测后字符会全是
0
。
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