Распознавание номерных знаков с помощью AForge.Net

В настоящее время я занимаюсь проектом «Автоматическое обнаружение и распознавание номерных знаков», и я использую AForge.Net; я использовал простой алгоритм; хотя это не очень эффективно, но оно удовлетворит мои требования. я рассчитал высоту, ширину и отношение высоты к ширине (высоте / ширине) более 40 номерных знаков автомобиля; я искал прямоугольники на изображении, которые лежат в диапазоне высоты, ширины и отношения высоты к ширине; теперь с этим я могу обнаружить номерной знак для большинства изображений, но проблема в том, что вместе с номерным знаком; я получаю другие прямоугольники; который также лежит в диапазоне отношения высоты к ширине; теперь я хочу различать прямоугольник, содержащий номерной знак, и прямоугольники без номерного знака; [на самом деле я обрезаю прямоугольники и сохраняю их в растровых изображениях] теперь у меня есть 2 решения для решения этой проблемы, но я не знаю, как их реализовать.

я. я могу предположить, что фон номерного знака белый (это не всегда верно, но для большинства случаев это сработает (я готов к траффикам)); мой вопрос в том, есть ли в Aforge.Net встроенный метод, который может искать белый фон с картинки; или как я могу узнать, что данное изображение имеет белый фон?? [если изображение имеет белый фон, то это номерной знак, иначе нет]

II. другой вариант — обнаружить символы на изображении; любое изображение, содержащее символы [можно предположить, что должно быть не менее 4 символов; поэтому мы должны искать в изображении, что если оно имеет 4 или более 4 символов, то это номерной знак, иначе нет] ; так есть ли какой-либо метод, доступный в AForge, который может быть полезен в этом случае, т.е. который может искать символы; если нет, то как я могу искать символы по изображению...?

Есть ли другие варианты; кроме двух вышеперечисленных ??

Если для вышеуказанных 2 реализаций; в emguCV есть решение, даже тогда дайте мне знать; я также могу выполнить часть работы с emguCV.

Пожалуйста, ответьте мне заранее, так как это мой проект в колледже; а сейчас осталось совсем немного времени...

с уважением Усама


person uyaseen    schedule 29.12.2010    source источник


Ответы (1)


Превратите ромб в прямоугольник, разделите прямоугольник на 4х8. Вычислите медианную яркость в каждом прямоугольнике и кривой, соответствующей известному набору данных.

Перед вычислением нормализованной яркости выполните гауссиан над изображением, чтобы учесть наклейки, царапины и аномалии камеры. Обесцветьте и квантизируйте на 4 уровня или около того, самый светлый цвет на изображении будет 0, а самый темный — 100.

person Andrew T Finnell    schedule 29.12.2010