利用C++和OpenCV实现高效的车牌识别系统

简介：
车牌识别技术，具体而言就是确定车牌在图像中所处的位置范围。 本文采用了两种定位方式：Sobel定位和颜色定位，并最终完成这两种方法的综合。基于SVM支持向量机的方法被用来进行车牌检测。训练数据来自2.1节。按照以下流程进行判定：首先执行数据预处理；接着应用特定算法；最后完成特征提取任务。 灰度化处理（基于1.1.3阶段所得数据）随后转换为二进制形式，接着利用 Histogram of Oriented Gradients（HOG）方法提取特征向量，并将这些特征传递给 Support Vector Machine (SVM) 进行分类评估，最终获得车牌边界框的坐标数据。字符辨认过程分为字母、数字识别与汉字识别两大类，本文采用人工神经网络架构进行处理。 灰度化处理（基于1.1.3阶段所得数据）随后转换为二进制形式，接着利用 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 方法提取特征向量，并将这些特征传递给 Support Vector Machine (SVM) 进行分类评估，最终获得车牌边界框的坐标数据。字符辨认过程分为字母、数字识别与汉字识别两大类，本文采用人工神经网络架构进行处理。