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一种基于模糊聚类的车牌识别方法摘要本文提出了一种基于模糊聚类的车牌识别方法，该方法先对车牌图像进行预处理，然后对车牌图像进行定位，并对定位的彩色车牌图像进行二值化、边缘检测处理，最后用模糊聚类的方法识别车牌图像，仿真实验表明，该方法运算速度快，能够有效地定位和识别车牌图像。
关键词模糊聚类；二值化；边缘检测；车牌定位；车牌识别Abstract A mothod for license plate recognition based on Fuzzy clustering is proposed in this paper. The license plate is preprocess firstly，then binarization process and edge detection is used for the locatin of color license plate，finally，the license plate is recognition by the mothod of Fuzzy clustering. The experimental results indicate that the mothod of license plate recognition is effetive and efficient.Keywords Fuzzy clustering; image binary;edge detection; license plate orientation;license plate recognition0 引言车牌识别技术可以快速、高效地对车辆进行登记、验证、监视和管理，实现交通管理的自动化、智能化，已经成为职能交通系统中的核心技术。
车牌识别技术已经在全国高速公路上使用，但是由于车牌受污染情况的不同，以及搜索车牌区域时易造成车牌定位的不准确，使得车牌的识别率不高，束缚了车牌识别技术的广泛应用。
基于聚类分析的车牌字符分割方法
陈黎;黄心汉;王敏;李炜
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2002(038)006
【摘要】文章提出了一种基于聚类分析分割车牌字符的方法.即按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则,再结合牌照的先验知识,较好解决了汽车牌照在复杂背景务件下的字符切分问题.
【总页数】3页(P221-222,256)
【作者】陈黎;黄心汉;王敏;李炜
【作者单位】华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074;华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074;华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074;华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于改进连通域算法的车牌字符分割方法 [J], 朱亚萍;邱锦山;杨成忠
2.基于数字图像处理的车牌字符分割方法 [J], 封雪;李东新
3.基于HSV与边缘信息的车牌定位与字符分割方法 [J], 贺智龙;肖中俊;严志国
4.基于HSV与边缘信息的车牌定位与字符分割方法 [J], 贺智龙;肖中俊;严志国;
5.基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法 [J], 裴明涛;王永杰;贾云得;郭志强
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【车牌识别】-车牌中字符分割代码详解车牌识别项⽬中，关于字符分割的实现：思路： 1. 读取图⽚，使⽤ cv2 。
2. 将 BGR 图像转为灰度图，使⽤ cv2.cvtColor( img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 函数。
3. 车牌原图尺⼨(170, 722) ，使⽤阈值处理灰度图，将像素值⼤于175的像素点的像素设置为 255 ，不⼤于175的像素点的像素设置为0 。
4.观察车牌中字符，可以看到每个字符块中的每列像素值的和都不为 0 ，这⾥做了假设，将左右结构的省份简写的字也看作是由连续相邻的列组成的，如 “ 桂 ” 。
5. 对于经过阈值处理的车牌中的字符进⾏按列求像素值的和，如果⼀列像素值的和为 0，则表明该列不含有字符为空⽩区域。
反之，则该列属于字符中的⼀列。
判断直到⼜出现⼀列像素点的值的和为0，则这这两列中间的列构成⼀个字符，保存到字典character_dict 中，字典的 key 值为第⼏个字符 ( 下标从0开始 )，字典的value值为起始列的下标和终⽌列的下标。
character_dict 是字典，每⼀个元素中的value 是⼀个列表记录了夹住⼀个字符的起始列下标和终⽌列下标。
6. 之后再对字符进⾏填充，填充为170*170⼤⼩的灰度图（第三个字符为⼀个点，不需要处理，跳过即可。
有可能列数不⾜170，这影响不⼤）。
7. 对填充之后的字符进⾏resize，处理成20*20的灰度图，然后对字符分别进⾏存储。
代码实现：1### 对车牌图⽚进⾏处理，分割出车牌中的每⼀个字符并保存2# 在本地读取图⽚的时候，如果路径中包含中⽂，会导致读取失败。
34import cv25import paddle6import numpy as np7import matplotlib.pyplot as plt8#以下两⾏实现了在plt画图时，可以输出中⽂字符9 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']10 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False111213# cv2.imread() 读进来直接是BGR 格式数据，数值范围在 0~255 。
车牌识别系统的工作原理车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的系统，通过对车辆车牌图像进行处理和分析，实现对车牌信息的自动识别和提取。
在实际应用中，车牌识别系统可以用于交通监控、智能停车场管理、电子收费系统等领域。
车牌识别系统的工作原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取与车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
下面将详细介绍这些步骤的原理和方法。
首先，车牌识别系统需要获取车辆的车牌图像。
图像获取方式可以有多种，如使用摄像机对车辆进行拍摄，或者使用网络爬虫从网络上获取车辆图片。
获取到的车牌图像需要经过预处理才能进行后续的处理和分析。
图像预处理是车牌识别系统的第一步，其目的是对车牌图像进行去噪、增强和提取关键信息等操作，以便更好地进行后续的特征提取和定位。
常用的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑和边缘检测等。
灰度化操作将彩色车牌图像转化为灰度图像，使得车牌中的文字和背景之间的对比更加明显。
图像平滑操作通过模糊图像来减少噪声的影响，常用的方法包括中值滤波和高斯滤波。
边缘检测是指通过检测车牌图像中的边缘信息，以提取车牌的边界信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Roberts算子等。
特征提取与车牌定位是车牌识别系统的核心步骤之一，其目的是通过识别车牌图像中的特征信息，准确定位车牌区域。
车牌图像中有很多不同的特征，如颜色、形状、纹理等。
常用的特征提取方法有基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于纹理特征的方法等。
基于颜色特征的方法是指通过分析车牌图像中的颜色信息，来判断前景文字和背景之间的对比度，从而确定车牌的位置。
通常，车牌的背景颜色是单一且比较鲜艳的，而文字的颜色通常是白色或黑色。
因此，我们可以通过阈值分割和颜色模型的比较来提取车牌的颜色特征。
基于形状特征的方法是指通过分析车牌图像中的形状信息，如车牌的长宽比、倾斜程度等，来判断车牌的位置。
通常，车牌的长宽比在一定范围内，且边缘线平行于图像的边缘。
一种新的汽车牌照字符切分算法
汪涛;卢朝阳
【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(032)006
【摘要】充分利用车牌字符的局部与整体特征,提出了字符串的车牌相似度概念.并在此基础上提出了一种新的车牌字符切分算法.该算法将搜索连通区域切分与投影切分结合起来,通过聚类分析,遍历各种切分的可能情况,最终按照车牌相似度最大的字符串完成字符切分.实验结果表明,该算法有很好的可行性和有效性.
【总页数】5页(P931-934,957)
【作者】汪涛;卢朝阳
【作者单位】西安电子科技大学,综合业务网理论与关键技术国家重点实验室,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,综合业务网理论与关键技术国家重点实验室,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.一种改进的汽车牌照字符分割算法及MATLAB实现 [J], 吕利青
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3.一种完整的汽车牌照识别算法 [J], 吴昊;丁庆生
4.一种新的汽车牌照快速定位方法 [J], 周铁平;王庆
5.一种快速精确的汽车牌照字符切分算法 [J], 任明亮;范勇;蒋欣荣;游志胜
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