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车牌识别的特征匹配算法
- 2020-10-24-

车牌识别使用的是基于特征匹配算法。基于特征统计匹配算法的主要原理是提取输入模式的车牌字符统计特征,根据确定的决定函数和一定的规则进行分类判断。文字的统计特征有像素块数、文字的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是由二值化图像中上、下、左、右四个方向相互连通的所有白像素区域构成的一个连通区域的像素块,可知汉字文字的像素块大于1,字母数字的像素块数量为1

特征匹配算法里,汉字的识别将字符点矩阵视为一体,根据每个字符的笔画特征点将字符分解为横、纵、前、压等1个或多个组合,经过统计得到相应的特征,接着与字符库中的特征集匹配,得到输入字符的识别结果。在实际的应用程序中,由于外部因素,文字

经常模糊或倾斜,有些文字无法正确识别。基于分类器的文字识别基于分类器的文字识别是现在广泛使用的车牌识别方式。其主要想法是通过学习样本数据,将数据自动分类成已知的类型。分类器其实是数学模型,现在有贝叶斯分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等多种类型的分类器。

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