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車牌定位模塊

車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，迪慶車牌識別系統，實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。

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在車牌的字符分割中，有許多因素會對車牌的字符分割造成影響，車牌識別系統生產廠家，例如圖像的噪聲、車牌的定位不、字符的粘連、漢字的不連通等。本文介紹一種改進的水平投影算法，該算法能夠克服這些因素造成的不良影響，并且能夠準確的分割出車牌，為后續的識別做好準備。為了分割出相互獨立的字符，對經過Otsu算法閾值化的灰度圖進行分割。

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邊緣檢測的方法是考察圖像的像素在某個領域內灰度的變化情況，標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像的邊緣檢測能夠大幅度地減少數據量，并且剔除不相關的信息，保存圖像重要的結構屬性。在實際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導數進行邊緣檢測，雖然，在原理上，可以用更高階的導數，但是，因為噪聲的影響，在純粹二階導數操作中就會出現對噪聲敏感的現象，三階以上的導數信息往往失去了應用價值。此外，二階導數還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導數可能找不到邊界，此時二階導數就能提供很有用的信息。為了減少二階導數對噪聲敏感，解決的辦法是先對圖像進行平滑濾波，消除部分噪聲，再進行邊緣檢測。

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