车牌识别对输入的彩色图像进行灰度化处理

发布日期：2019-03-18 作者：点击：

哈尔滨车牌识别彩色图像包含更多的信息，但是直接对彩色图像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩色图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。

哈尔滨车牌识别

边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。

其主要特点如下：

识别系统对环境的依赖性降低至最低程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。

基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。

可识别的最小号牌宽度为70个像素

适应复杂的气候及光照条件，如阴天、雨天、晚上仍可保证高识别率。

适应高速大流量，车速在200 km/h，单车道流量为30辆/分钟时仍可保证高识别率(>95%)。

实现对视频图像的逐帧处理，视频流触发，不用埋设地感线圈，避免破坏路面。

工程安装简便、运行稳定，不干扰用户已有系。

无需地感及车辆检测器，节省成本且施工简单快速，极大的缩短施工时间。

具有极高的处理能力，对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理，不依赖于单张图片，有效提高设备对复杂环境的适应能力。

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