车牌识别中倾斜牌照快速矫正

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车牌识别中的倾斜车牌校正算法

车牌识别中的倾斜车牌校正算法
车牌识别是现代交通管理中不可或缺的技术之一。

然而，在实际应用过程中，会遇到一些车牌倾斜的情况，导致车牌识别率下降。

因此，研究车牌倾斜校正算法对车牌识别具有重要意义。

车牌识别中的倾斜车牌校正算法是针对车牌图像中出现的倾斜问题进行修正的算法。

它是通过对车牌图像进行预处理，将车牌图像进行倾斜校正，使得车牌上的字符垂直排列，以便于后续的字符识别。

在倾斜校正的过程中，常见的算法有基于角度旋转的算法、基于投影的算法、基于边缘的算法等等。

其中，基于角度旋转的算法是较为常见的一种方法。

它通过计算车牌的倾斜角度，然后进行图像的旋转，使得车牌上的字符垂直排列。

而基于投影的算法则是利用车牌上的字符进行投影，通过寻找字符的最小外接矩形，进而对图像进行校正。

基于边缘的算法则是利用车牌的边缘信息，进行边缘检测和霍夫变换，来计算车牌的倾斜角度，从而实现倾斜校正。

总的来说，车牌识别中的倾斜车牌校正算法是车牌识别技术中重要的一环。

通过对车牌图像进行倾斜校正，能够有效提高车牌识别的准确率和稳定性。

一种改进的Radon倾斜校正方法

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法中最佳倾斜角度的求取是一个寻优过程，要进行多次投影才能逐步逼近最佳倾斜角度。该方法利用
Ｒａｄｏｎ变换求取车牌的水平和垂直倾斜角度，无需二值化图像，也不必旋转图像。大量实验表明，该方法简单实用，对光照不敏感，抗干扰能力强，并且对于畸变的车牌也有较好的矫正效果。
第３３卷
第６期
大庆师范学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＤＡＱＩＮＧＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｖｏ１．３３Ｎｏ．６Ｎｏｖｅｍｂｅｒ．２０１３
２０１３年１１月
０引言
随着机动车逐渐增多，车牌自动识别（ＡＬＰＲ）已经成为研究的热门。车牌识别的关键技术包括获取图像、车牌区域定位、字符分割以及字符识别。其中，车牌校正是车牌定位和字符分割之间的一个重要处理过程。车牌自动识别系统的摄像头总是固定在一个位置。这样就难免会有角度倾斜的问题。尤其在对闯红灯进行记录的时候，如果摄像机的铁杆不能达到马路中央，定位出的车牌由于倾斜导致精确度不高。目前的车牌倾斜校正方法主要有：１）Ｈｏｕｇｈ变换法 … 。通过Ｈｏｕｇｈ变换求取车牌的边框，进而确定车牌的倾斜角，或者由Ｈｏｕｇｈ变换提取牌照边框参数后，再求解牌照区域４个顶点的坐标，然后通过双线性空间变换对畸变图像进行校正。但因噪声、污迹等干扰，车牌的边框常常并不明显，甚至看不到边框。另外，由于二值化等原因，车牌上字符会有粘连和断裂现象，使Ｈｏｕｇｈ变换后的参数空间中的峰值过于分

几种车牌图像倾斜角度矫正算法

几种车牌图像倾斜角度矫正算法在车牌识别领域中，图像的倾斜会对识别效果造成一定影响，因此对车牌图像进行倾斜矫正至关重要。

下面将介绍几种常见的车牌图像倾斜角度矫正算法。

1. 直线检测法直线检测法是一种常见的图像倾斜矫正方法，其基本思路是通过Hough变换检测车牌上的直线，然后根据检测到的直线的斜率来计算车牌的倾斜角度，最后对车牌进行旋转矫正。

使用直线检测法进行倾斜角度矫正的优点是算法简单易懂，适用于各种类型的车牌图像。

但是，由于车牌图像中存在干扰线条等因素，因此直线检测的准确性受到限制。

同时，该方法也存在计算量较大的问题。

2. 边缘检测法边缘检测法是一种常见的图像处理方法，在车牌图像倾斜矫正中也有广泛的应用。

该方法的基本思路是，通过边缘检测算法检测车牌图像的边缘，进而计算出车牌的倾斜角度。

最后对车牌进行旋转变换矫正。

与直线检测法相比，边缘检测法计算量较小，因此运行速度较快。

但是，由于车牌图像中存在噪点等因素，因此该方法的准确性也存在一定的局限。

3. 预处理法预处理法是一种非常有效的车牌图像倾斜矫正方法。

该方法的基本思路是，通过图像预处理算法对车牌图像进行处理，得到车牌上的字符或特征信息，进而计算出车牌的倾斜角度。

最后对车牌进行旋转矫正。

相比于直线检测法和边缘检测法，预处理法更加准确有效。

但是，该方法需要对车牌图像进行预处理，因此算法复杂度较高。

4. 模板匹配法模板匹配法是一种基于模板匹配的车牌图像倾斜矫正方法。

该方法的基本思路是，利用车牌模板进行匹配，找出车牌上的特征区域，进而计算出车牌的倾斜角度。

最后对车牌进行旋转矫正。

由于车牌模板具有良好的特征性，因此该方法对车牌图像的倾斜角度矫正具有很好的效果。

但是，由于模板匹配过程中需要对车牌模板进行匹配，因此算法复杂度较高。

同时，该方法也需要预先准备车牌模板，对通用性存在一定的限制。

结论以上介绍了几种常见的车牌图像倾斜角度矫正方法，每种算法都各有优缺点，应根据实际情况选择合适的算法。

车牌识别中的倾斜车牌校正算法

整数坐标之间的一个小数坐标，如图２所示。要想得到校正后图像像－２元（，的灰度值，ｘｙ２就必须对校正前图像中的坐标ｘＹ进行图像插值运）算，图像插值是用（，周围坐标点的灰度值通过某种计算得到坐标（ＹｘｙＤｘ）的近似灰度值，将该近似灰度值作为校正后图像中像元ｘｙ的灰度并：２，）
２相关技术介绍．
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２１ａｎ算法．Ｃｎｙ图像中的背景像素和目标像素表现为灰度值过渡比较平缓，像素之间的灰度值差别很小，如果像素之间存在了阶跃变化，则该像素值在外表现为图像的边缘像素。像素之间的这种变化可以抽象成数学理论中的导数运算，根据计算像素之间的导数判定该像素点是否为边缘像素点。判定边缘可通过计算该像素的边缘强度与边缘方向。同学者针不对不同的实际运用需求，出了不同的算子用于提取图像中的边缘。提其中最著名而且运用较多的是Ｃｎｙａｎ算子。ａｎ算子检测边缘的方法是Ｃｎｙ
图２１．直线表示图２逐个检测图像的目）标像素（Ｙ（景点）为每一个０ｘ）前，的离散值０计算ｒｘｃｓ０ｙｉ０，ｏｏｌ０＋ｌｎｏ在相应的累加器Ａｒ）＝ｏｓ（ｅ上加１，。３在累加器ａｒ））（０，中找到最大值Ａｒｏ，ｒ（，）则ｈ代表了图像中最长ｈｈ，０的一个直线。然后把该直线转化为直角坐标的直线。２３仿射变换获取图像的倾斜角度后，接着通过仿射变换把图像旋转一定的角度对车牌图像进一步校正。一般来说，车牌图像旋转后还需要进行插值处理，因为车牌图像旋转后不一定能在原始图像中找到相应的点。于对校正后新图像中的每一个像元ｘ，１根据空间变换函数，以得到它在２ｖ，可校正前图像上的坐标位置（，．这个坐标往往不是整数，ｘｙ。。）而是位于四个

基于Radon变换的倾斜车牌图像角度检测与校正

第 29卷第 2期 2008年 2月微计算机应用M ICROC OM P U TER APPL IC A T I ON SVol 129 No 12Feb 12008基于 Radon 变换的倾斜车牌图像角度检测与校正3孙东卫朱程辉(1新疆轻工职业技术学院乌鲁木齐 8300212合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥 230009)摘要 :倾斜车牌图像的校正对于后续车牌图像的分割与识别具有很大的影响。

本文提出一种基于 Radon 变换来估计倾斜角度的方法 ,并对之实行分步校正 ,最后应用数学形态学的方法对图像进行平滑处理。

关键词 :垂直投影角度检测倾斜校正形态学Skew Angle D etection of the Veh icle L icen se P la te Image andCorrect Ba sed on Radon Tran sforma tion 3SUN Dongwei 1, ZHU Chenghu i 2(1 Xinjiang L ight Indu s trial of Professional Techno l ogy,W ul um u qi830021, China, 2 School ofElectrical and Autom ation Engineering, Hefei University of Techno l ogy, Hefei, 230009, China )Abstract: Correction of the skew vehicle license p late is very substantial to the license p late i m ages segm entation and recognition 1 I n this paper, we p resent a method based on Radon transfo rmation, which can estim ate the skew angle by seeking the fram e of the license p late, and then we also p ropose a method to rectify the traffic p late with tw o step s 1Eventually, the mathem atical mo rpho logic p roce 2 d u res are used to smooth the image 1Keywords:Vertical p rojection, Angle detection, S kew correction, Morphology车牌自动识别系统一般由车牌图像预处理、车牌定位分割、字符分割、车牌识别等几部分组成 ,其中车牌字符定位分割的效果是影响车牌准确识别的关键。

车牌倾斜校正的方法

车牌倾斜校正的方法
车牌要是倾斜了，可有点小麻烦呢。

咱得想办法把它校正过来呀。

有一种简单的办法是利用图像编辑软件。

如果是那种不是特别严重的倾斜，像在电脑上用Photoshop。

你打开有车牌图像的文件后，在菜单里找那个“自由变换”的功能，通常是快捷键Ctrl+T（Windows系统哦）。

这时候图片四周就会出现小方块，你就可以用鼠标拖动这些小方块来调整车牌的角度啦。

就像摆弄小玩具一样，把车牌摆到正正的位置。

不过这个得有点耐心，慢慢调整，可别一下子调过头咯。

还有呀，如果是想通过编程来校正车牌倾斜，那对于懂代码的小伙伴来说也不难。

比如说用Python语言和OpenCV库。

先把车牌图像读进去，然后通过一些算法来检测车牌的边缘。

检测到边缘之后呢，就可以根据边缘的角度来计算出车牌倾斜的角度啦。

再用旋转函数把车牌旋转到正确的角度。

这就像是给车牌做了一场精确的手术，让它“站”得笔直。

不过这对编程小白来说可能有点难，得花点时间去学习那些代码和算法呢。

要是不想这么复杂，还有一些专门的车牌识别软件本身就带有校正功能。

你只要把有倾斜车牌的图像或者视频导入到这个软件里，它就能自动把车牌校正过来，然后识别出车牌号码。

这就像是请了个小助手，它特别聪明，一下子就把问题解决了。

不管用哪种方法，校正车牌倾斜都是为了能更好地识别车牌，或者让车牌看起来更规范。

就像我们整理自己的仪容仪表一样，车牌也得整整齐齐的呢。

所以呀，要是遇到车牌倾斜的情况，别发愁，这么多办法总能找到适合你的那个小妙招。

车牌倾斜矫正实验报告

车牌倾斜矫正实验报告一、实验目的本次实验旨在通过图像处理技术对倾斜的车牌进行矫正，以提高车牌识别的准确性和稳定性，进而提升交通管理和安全监控等领域的效率。

二、实验原理车牌倾斜矫正是基于图像处理技术，主要使用了以下步骤：1. 车牌检测：采用目标检测算法，例如Haar特征分类器或卷积神经网络(CNN)，对车牌进行定位和识别。

2. 角度计算：通过对车牌边缘进行霍夫变换，计算车牌倾斜的角度。

3. 矫正变换：根据计算得到的角度，进行透视变换或仿射变换，将倾斜的车牌矫正为水平状态。

三、实验步骤1. 数据准备：收集包含倾斜车牌的图像数据集，数据集应包含多个角度的倾斜情况。

2. 车牌检测：使用已训练好的车牌检测模型对图像进行检测和定位，得到车牌区域的位置信息。

3. 角度计算：使用霍夫变换算法对车牌边缘进行检测，通过统计霍夫空间中的峰值，计算车牌的倾斜角度。

4. 矫正变换：根据计算得到的角度，进行透视变换或仿射变换，将倾斜的车牌矫正为水平状态。

5. 实验评估：对矫正后的车牌进行评估，包括正确率、稳定性和处理速度等指标。

四、实验结果经过多次实验与调优，得到如下实验结果：1. 车牌检测：成功检测出倾斜车牌区域，定位准确率达到90%以上。

2. 角度计算：通过霍夫变换计算得到的车牌倾斜角度与实际角度之间的误差小于0.5。

3. 矫正效果：经过透视变换或仿射变换后，倾斜车牌被成功矫正为水平状态，矫正后车牌清晰可见。

4. 实验评估：矫正后的车牌在正确率、稳定性和处理速度等指标上均有所提升，与未矫正状态相比有明显改善。

五、实验总结与展望本次实验通过图像处理技术对倾斜的车牌进行矫正，取得了较好的效果。

然而，仍存在一些问题需要进一步研究和改进：1. 复杂背景下的车牌检测：当车牌与复杂背景相似时，检测算法容易出现误判，需要对算法进行优化。

2. 矫正后车牌的清晰度：在一些特殊场景下，矫正后的车牌仍可能存在模糊或失真的情况，需要进一步改进变换算法。

倒立看车牌的解法-概述说明以及解释

倒立看车牌的解法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在现代社会中，尤其是在城市中，我们常常会遇到一个问题：当我们走在街上或驾驶车辆时，有时候会遇到一些高挂在墙上或悬挂在汽车后部的车牌，由于角度或位置的原因，我们无法直接看清车牌号码。

这种情况给我们带来了一定的困扰，而且可能会影响我们的行车安全。

为了解决这个问题，我们可以使用一种简单而有效的方法，即倒立看车牌。

这种方法不仅可以帮助我们轻松地识别车牌号码，还能够提高我们的交通安全意识。

在这篇文章中，我们将深入探讨倒立看车牌的解法，介绍其原理和应用场景，希望能够帮助大家更好地处理类似的问题。

通过这种方法，我们可以更加方便地获取车牌信息，从而更好地维护我们自身和他人的安全。

1.2 文章结构:本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。

在引言部分中，我们将简要概述倒立看车牌的问题及其背景，介绍本文的结构和目的。

在正文部分中，我们将详细描述倒立看车牌的问题，探讨解决方法，以及介绍该方法在不同应用场景下的具体应用。

最后，在结论部分，我们将对本文进行总结，强调倒立看车牌解法的重要性，并展望未来该方法的发展前景。

1.3 目的:本文旨在探讨倒立看车牌这一问题的解法，为读者提供有效的方法和技巧。

通过深入分析问题的本质和现实需求，我们将介绍如何利用现有技术和工具来解决这一挑战。

此外，我们还将探讨倒立看车牌的应用场景，展示其在实际生活中的重要性和实用性。

最终，我们希望读者能够从本文中获取启发，深入思考并应用所学知识，为解决实际问题提供新的思路和方法。

2.正文2.1 问题描述：在日常生活中，我们经常会遇到这样的情况：当我们停在马路边或者行驶在道路上时，有时候会发现前方的车牌是倒立的，这给我们阅读车牌上的信息带来了困难。

尤其是在一些紧急情况下，需要及时识别前方车辆的信息时，倒立的车牌可能会造成一些不便。

因此，我们需要找到一种解决方法来应对倒立车牌的问题，以便能够更方便地获取车辆信息，确保道路安全和交通正常运行。

改进的Hough变换在校正汽车牌照倾斜中的应用

第2卷第1期信息与电子工程 V ol ．2，No ．1 2004年3月 INFORMATION AND ELECTRONIC ENGINEERING Mar ．，2004 文章编号：1672-2892(2004)01-0045-04改进的Hough 变换在校正汽车牌照倾斜中的应用王良红1，王锦玲2，梁延华1　（1.解放军信息工程大学信息工程学院，河南郑州 450002；2.郑州大学系统科学与数学系，河南郑州 450052）　摘要：针对汽车牌照的自动识别中倾斜问题，对Hough 变换提出了新的用法。

首先，根据灰度确定汽车图像中车牌的位置和范围，取出包含车牌的子图像；然后对子图像中的点作二级Hough 变换算法，计算出子图像中主要直线的角度，该角度被认为是车牌的倾斜角度；最后，用插值旋转的方法进行校正。

仿真实验验证了本文算法的有效性。

关键词：信息处理技术；倾斜校正；Hough 变换；汽车牌照；峰值扩散中图分类号：TP391.41 文献标识码：A1 引言汽车牌照的自动识别技术在公共安全、交通管理以及海关、军事等部门有着重要的应用价值，正日益成为人们的研究热点。

汽车牌照自动识别系统的研究在诸多的文献中已介绍，但这些研究都是以汽车牌照没有倾斜或倾斜度非常小为前提的，当倾斜度比较大时，系统的识别性能会急剧下降，这种现象在车牌定位后的字符识别子系统中尤其明显，因为倾斜的车牌会影响字符的分割、细化和字符的特征。

而实际的汽车图像或汽车牌照因为种种原因，或多或少存在倾斜，所以在车牌定位子系统和车牌字符识别子系统之间应有车牌的倾斜校正，如图1所示。

汽车倾斜牌照的校正，可以归结为文档的校正问题。

至今，人们已提出了许多不同的文档校正算法。

以前，Hough 变换在汽车图像牌照定位算法中的应用，主要是检测直线以确定车牌的边界区域[1-3]。

在这种算法中Hough 变换的应用是针对整幅汽车图像的每一个点，由于受内存、运算量和速度的限制，这种算法达不到实用技术指标，因此Hough 变换没有在车牌的自动识别系统中体现价值。

车牌定位及倾斜校正方法

车牌定位及倾斜校正方法姜谊，严京旗【摘要】提出了一种基于车牌字符信息的车牌定位及其校正方法。

首先使用灰度形态学的顶帽操作（top-hat）增强车牌区域，使其能在二值图中突出显示，然后根据二值图中车牌字符的连通元个数和排列位置来确定车牌的具体位置，最后对已定位的车牌进行方向校正，包括水平和垂直方向校正。

水平校正是根据这些字符连通元的中心确定车牌的水平倾斜角度，使用旋转几何变换使其水平方向得到校正，垂直校正则使用投影分析的方法求出水平校正后垂直方向的倾斜角度，再进行图像的像素平移。

实验结果表明，该方法能够在复杂背景下快速、准确定位到车牌，并且倾斜校正效果很好。

【期刊名称】微型电脑应用【年(卷),期】2010(026)004【总页数】3【关键词】车牌定位；倾斜校正；顶帽操作；连通元0 引言车牌定位和校正对车牌识别系统有着非常重要的作用，快速、准确的车牌定位及校正直接关系到整个系统的性能。

目前车牌定位的方法总的来说可以分为两大类，一类是基于灰度图像的车牌定位，另一类是基于彩色图像的车牌定位。

灰度图像数据量小，处理迅速简单，对于车牌的灰度图像处理的算法中，比较常用的算法有以下几种：（1）基于Hough变化法[1]，利用车牌的矩形边框具有比较明显的直线边缘，通过边缘提取，再结合Hough变换检测出车牌边框直线来定位车牌，但是这种方法受车牌图像倾斜的影响较大，另外，还有很多车牌并没有明显的边框直线；（2）基于边缘和数学形态学的车牌定位算法[2，3]，通过腐蚀和膨胀以及由其组合而成的开、闭运算，将目标区域显示出来；（3）基于统计学习的车牌检测方法 [4]。

在车牌校正方面，常用的方法有：（1）基于Hough变换算法，寻找车牌边框直线确定车牌水平倾斜角度[5]；（2）使用投影法[6]，该方法计算量较大，且对于本文所处理车牌图像不是很适用。

本文基于车牌的字符信息提出了一种准确、快速的车牌定位及其校正的方法。

除了水平校正外，还要对这种具有两排字符的车牌，做针对性的垂直校正。

一种快速有效的车牌倾斜检测方法

中图分类号：ＴＰ９１４文献标识码：Ｂ３，
ｂｎｌｅｔｅｐｏｅｔｎｏｃａａｔｒｉｅｖｌｈｅｔｇｅｕｙａａｙｈｒｊｉｆｈｒｃｅｎａｓｚｃｏｔｒ．Ｔｅｔｓｉｒｓｌｎｔ
参考文献【１ｌ杨晨光，李海霞．算机网络安全【．计Ｍ】西安：西安电子科技大学
出版社，２ｏ．０２
３１机构的安全策略．
防火墙是独立的，它是整个机构总体安全策略的一部分。机构总体安全策略，定义了安全防御的方方面面。为确保成功，机构要明白所耍保护的内容和要求。安全策略必须建立在精心进行的安全分析．风险评估．安全监察等基础之上。如果机构没有详细的安全策略．那么无论如何精心构建的防火墙都会被击穿，造成整个内部网络暴露在外部环境中。防火墙不仅是路由器．堡垒主机或任何提供网络安全设备的组合，也是安全策略的 ‘ 个部分安全策略建立全方位的防御体系，来保护机构的信息资源，所有可能受到网络攻击的地方，都必须以同样安全级别加以保护。仅设立防火墙系统，而没有全面的安全策
（南大学电气与信息工程学院，长沙４０８）湖１０２
摘要：车牌提取是车牌识别系统中的一个关键环节．它决定了整个系统的工作效率．倾斜的车牌图像将会给下一步字符分割及识别带来困难．因此车牌的倾斜检测有着重要的意义。本文提出了一种基于车牌中字符间隔投影的车牌倾斜检测方法．应用于光照不均匀的多噪声车牌图像倾斜检测．实验结果表明，该方法取得了良好的效果。关键词：车牌识别：倾斜检测；最小区域变换；投影分析

大角度倾斜的车牌识别算法研究

大角度倾斜的车牌识别算法研究随着车辆数量的不断增加，车牌识别技术在交通管理、智能交通系统以及安防领域中的应用日益广泛。

然而，由于实际道路环境的复杂性，车牌在拍摄过程中可能会出现大角度倾斜的情况，导致传统的车牌识别算法无法准确地识别倾斜的车牌。

为了解决这一问题，研究人员开始着手开发适用于大角度倾斜车牌的识别算法。

首先，他们从车牌倾斜角度的测量入手，利用计算机视觉技术对车牌进行倾斜角度的检测和测量。

通过分析车牌图像中的特征点和边缘信息，确定车牌的倾斜角度。

接下来，研究人员开始探索车牌矫正算法。

通过对倾斜车牌图像进行透视变换，将车牌图像转换为水平状态，使得后续的识别算法可以更好地处理车牌字符。

为了提高矫正效果，研究人员利用了图像处理技术，如边缘增强和图像滤波等，对倾斜车牌图像进行预处理，进一步提高了车牌矫正的准确性。

在车牌矫正的基础上，研究人员开始探索车牌字符的分割与识别算法。

由于车牌字符之间可能存在粘连或者遮挡的情况，传统的字符分割算法往往难以准确地将车牌字符分割开来。

为了解决这一问题，研究人员采用了基于深度学习的字符分割算法。

通过构建深度学习模型并进行训练，使得模型可以自动地对车牌图像进行字符分割，从而提高了字符识别的准确性。

最后，研究人员对算法进行了大量的实验和测试。

实验结果表明，基于大角度倾斜车牌的识别算法在车牌识别准确率和鲁棒性方面均取得了较好的效果。

该算法不仅可以应用于交通管理和智能交通系统中，还可以用于安防领域中的车辆追踪和监控。

综上所述，大角度倾斜的车牌识别算法是一项具有重要研究意义的课题。

通过对车牌倾斜角度的测量、车牌矫正算法的优化以及基于深度学习的字符分割与识别算法的应用，可以有效地解决大角度倾斜车牌识别的难题，为实际应用提供了可行的解决方案。

相信在未来的研究中，大角度倾斜车牌识别算法将得到进一步完善和发展。

高清车牌识别一体机快速安装调试指南

高清车牌识别一体机快速安装调试指南目录一、易泊一体机的安装 (1)一）设备安装位置的确定 (1)二）设备的安装 (2)二、镜头调节 (4)一）车牌图像调节 (4)二）镜头调节 (6)三、灯光调节 (7)四、识别模式 (8)一）抓拍识别 (8)二）视频识别 (10)三）视频加地感 (12)一、易泊一体机的安装一）设备安装位置的确定一体机能够快速准确的输出车牌识别结果，拍到高质量的车牌图片非常重要，所以选择一体机的安装位置时，主要目标就是使一体机拍到完整、清晰的车牌图片。

1、直道安装直的车道是较理想的安装环境，车辆在驶入识别区域时，可以获得高质量的照片。

1)施工时一体机和道闸可以安装在车道的同一侧，但一体机要安装在道闸前，间距不小于30cm，以避免设备间的相互干扰。

2)当采用抓拍识别和视频识别时，地感线圈距离一体机的最佳距离为4m；3)当采用视频加地感识别模式时，地感线圈距离一体机的最佳距离为3m。

2、宽车道安装1)如果车道特别宽，车的行驶方向不固定，车辆驶入时，车头会左右倾斜，容易影响识别效果，可以将车道分成两条或者用锥桶、路桩等障碍物隔离开一条非机动车道，使机动车道变窄，车行方向变正。

如下图，原车道宽为6m，增加非机动车道后，机动车道减至4m，有利于提高识别率。

2)如果车道很宽，但不能分隔成两条车道或增加非机动车道，这种情况可以安装双相机，即在车道的两侧各安装一台相机，这样不管车行方向偏向哪边，都可以有相机拍到车牌并识别。

3）如果车道很短，当车从某个方向驶来时，车身通常都是斜向一侧的，这种情况可以把相机安装在车头所偏向的一侧，这样拍照时车头是正对相机的；如果车辆从两个方向驶来，可以安装双相机，每台相机拍摄一个方向的来车.当车辆从左侧驶入，2号相机可以抓拍到正面照片，当车辆从右侧驶入，1号相机可以抓拍到正面照片，这样保证了车不管从哪边进入，都可以拍到车牌并识别。

3、弯道安装弯道安装车牌识别设备时，车行方向指向弯道的外侧，所以一体机应安装在车道外围一侧，这样车辆驶入识别区域时，相机就能拍到比较正的车牌照片。

车牌图像的倾斜校正

差（ｔＯｓｕ法）．
第２步：平定位．车牌的二值化图像进行水水对平一阶差分，出灰度变换频繁的区域，于加强突用图像中的目标边界和图像细节；后进行水平投影然
及定位，切割出包含干扰的车牌图像的水平部分．
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ｏ０１０ｅ且３＜＜
Ｐ和０固定时，线Ｐ＝ＸＯ０＋ｓ０是唯一确定的，直ＣＳｙｉｎ相当于 — Ｙ平面的任意直线都对应于Ｐ一参数平面的一个点（同图１）如ａ中直线对应于图１）ｂ点（。），Ｒｄｎ变换将 — Ｐ，。）故ａｏＹ平面的一条直线映射为Ｐ— 平面的一个点．同理， — Ｙ平面的任意点
第２７卷
第３期
郑州轻工业学院学报（自然科学版）
ＪＵＮＬＯＥＧＨＵＵＩＥＳＹＯＧＴＩＤＳＲ（ａｒｃｎｅＯＲＡＦＨＮＺＯＮＶＲＩＦＩＨＵＴＹＮｔａＳｉｃＺＴＬＮｕｌｅＪ
平方向不连续的问题，首先对水平切割出来的车牌
图像进行膨胀运算，进行垂直投影及定位，除再去假车牌区域，而得到完整的车牌图像．从２２倾斜校正算法．
图像倾斜的方式有３种，即水平倾斜、直倾斜垂
ＲＰｊ，８ｐ— ＣＳ一ｓ０ｄｄ（，）＝Ｊｙ（ＮＯｙｉ）ｘｙ）０ｎ

车牌松动的解决方法

车牌松动的解决方法车牌松动可真让人头疼啊！这要是在行驶过程中掉了，那可就麻烦大了。

那到底该怎么解决车牌松动的问题呢？别着急，听我慢慢道来。

首先呢，我们要准备好工具，像螺丝刀、扳手这些都是必不可少的。

然后就可以开始操作啦！先把车牌上的螺丝拧松，但要注意别弄丢了螺丝哦。

接着，把车牌取下来，检查一下安装车牌的位置是否平整，如果不平整，就需要修整一下。

再把车牌对准安装位置放好，用螺丝固定住，可别拧得太紧，不然以后要是想拆下来就难了。

最后，再检查一遍螺丝是否都拧紧了，确保车牌安装牢固。

哎呀，这步骤是不是很简单呀！不过在操作过程中可得小心哦，别把车漆刮花了，那可就得不偿失啦！在这个过程中，安全性和稳定性可是至关重要的呀！想想看，如果车牌没安装好，在行驶过程中掉了，不仅会给自己带来麻烦，还可能会对其他车辆和行人造成危险呢！所以一定要确保车牌安装得稳稳当当的。

就像盖房子一样，根基不稳，那房子不就容易倒塌嘛！那车牌松动的解决方法都有哪些应用场景和优势呢？这可多了去啦！不管是你的私家车，还是公司的车，只要车牌松动了，都可以用这个方法解决呀。

而且这个方法简单又实用，不需要花费太多的时间和精力，自己在家就能搞定。

就好像是给车牌打了一针“稳定剂”，让它乖乖地待在那里。

我就曾经遇到过这样一个实际案例。

有一次我在路上看到一辆车的车牌摇摇欲坠，感觉随时都可能掉下来。

我就想啊，这司机也太粗心了吧，怎么不把车牌弄好呢？后来我才知道，原来他不知道怎么解决车牌松动的问题。

要是他早知道这个方法，不就不会出现这种情况了嘛！你说是不是？所以呀，车牌松动并不可怕，只要我们掌握了正确的解决方法，就能轻松搞定。

就像我们面对生活中的困难一样，只要我们勇敢面对，总能找到解决的办法。

让我们一起行动起来，让车牌不再松动，让我们的出行更加安全、更加顺畅吧！车牌松动的解决方法真的很实用，大家一定要记住哦！。

牌照倾斜角度标准

牌照倾斜角度标准咱先来说说为啥要有这个牌照倾斜角度标准呀。

其实就跟人穿衣服得整齐一样，汽车的牌照也得规规矩矩的。

要是牌照歪七扭八的，就像一个人头发乱得像鸟窝一样，看着就不舒坦。

这牌照呢，可是汽车的一个重要标志，就好比人的身份证，得端端正正地露出来才行。

那到底这个倾斜角度多少才算是标准的呢？一般来说呀，从正面看过去，牌照得和车身保持平行。

可别小看这个平行，这就像两个人并肩走路一样，步伐得一致。

要是牌照有点倾斜，比如说像个调皮的小孩子歪着头，那可不行。

这个倾斜角度啊，可不能超过15度，这就像是给牌照的“调皮”设定了一个小界限。

为啥是15度呢？这是有讲究的。

这就像是在一个游戏里设定的规则，这个规则是经过很多人商量、考虑之后定下来的。

15度以内的倾斜，从大多数人的视觉角度看，还算是比较整齐的，不会让人觉得这个牌照像是要“脱离”车身似的。

有些朋友可能会说，哎呀，这么点倾斜有啥关系呀。

嘿，这关系可大了去了。

你想啊，要是路上的车，牌照一个个都歪歪斜斜的，那交警叔叔查车的时候得多费劲呀。

而且，从美观的角度来说，整整齐齐的牌照看着就舒服，这就像走在一条干净整洁的街道上，要是到处都是歪歪扭扭的招牌，那多煞风景呀。

再说说如果牌照倾斜角度不标准会有啥后果吧。

这就像是你违反了一个小规则一样，可能会被交警叔叔提醒，严重的话可能还会被处罚呢。

所以啊，咱们车主朋友们，平时开车的时候，不妨多留意一下自己的牌照，就像时不时照镜子看看自己的头发有没有乱一样。

要是发现牌照有点歪了，就赶紧把它调整好，这也是对自己的车负责，对交通规则的一种尊重嘛。

咱开车在路上，看到那些牌照整整齐齐的车，心里都会觉得这车主是个讲究人。

而咱们自己也应该做这样的讲究人，把牌照的倾斜角度保持在标准范围内，让自己的车看起来规规矩矩的，多好呀。

基于先验知识的车牌垂直倾斜校正方法

通过分析凸包的特征，可以推断宽最短外接矩形一定经过此凸包的一条边和某个顶点，只需求出某个点及此点到满足某一条件的边的距离，比较得到所有距离中的最小值即可。经观察，并不是所有边都能与当前顶点构成外接矩形，以图5的D点为例，只有边AB可以与D点构成外接矩形ABXY，其它边与D点构成的矩形都会穿过凸包，不能构成外接矩形。
本文在深入研究和分析这些算法的基础上，提出一种基于先验知识的垂直校正方法。该方法首先在水平倾斜校正的基础上去除车牌的上下边框及铆钉，然后通过垂直投影法进行粗定位并得到包含每个字符的分割区域，并求得所分割区域中最大连通域部分即字符点区域的宽最短外接矩形，统计水平穿过此外接矩形中心的直线在矩形区域内的点数，从而推导出当前字符仿射变换后的高宽比，并根据车牌字符原始高宽比推导出车牌倾斜角度。
车牌倾斜可以分为水平倾斜、垂直倾斜和混合倾斜三种。国内外研究人员针对水平倾斜校正提出的常用方法主要包括Hough变换法[1-3]、旋转投影法[4-5]和K-L展开式法[6]等，且基本都可以得到不错的结果。而针对垂直倾斜校正的研究方法较少，目前主要有：①直线拟合法[7-9]。该方法是对车牌左边界部分点进行直线拟合，认定此直线倾角即为车牌倾斜角度，此方法在存在车牌左边框且车牌外没有干扰区域时效果较好，但如果车牌左边框由于被污染等原因导致预处理后左边框区域缺损或不存在时，考虑到车牌最左边字符为汉字，且汉字的左边界点大部分都不能拟合成理想的直线，如“京”、“云”、“广”等，此时误差很大，不能达到预期校正效果；②旋转投影法[5]。该方法需要车牌图像以1°为步长对每个角度都进行错切变换，然后统计垂直投影为0的点，当统计点数最多时即为此车牌的垂直倾斜角，此方法需要穷举每个角度，这将导致效率低下且精确度不高，易受到字符以外部分的干扰。因此寻求一种更为准确、快速的方法极为重要。

车牌识别快速调试指导(160628)

高清网络车牌识别一体机快速调试说明书目录1前言 (3)2产品介绍 (4)2.1产品特点 (4)2.2参数规格 (4)2.3应用领域 (4)3产品安装说明 (5)3.1相机接线接口 (5)3.2现场安装调试 (6)3.3一体机安装高度 (5)3.4外置补光灯的要求 (7)4车牌识别一体机配置工具说明 (8)4.1系统配置要求 (8)4.2IE浏览器安装控件................................. 错误!未定义书签。

4.3IP地址配置 ...................................... 错误!未定义书签。

4.4检查网络通讯 (11)4.5调整车牌成像尺寸及聚焦 (12)4.6 省份预设 (12)4.7配置识别区域和虚拟线圈 (14)4.8外置补光灯的要求 (15)4.9一体机内置补光灯的设置 (16)5后期维护 (17)1前言调试步骤：(岗亭和服务器电脑都要使用固定IP,且和相机要在同一网段。

)1、安装SQL2000数据库（XP系统和win7 32位系统安装方法不同），注意：SQL2000的安装软件包，不能放在电脑桌面上安装，软件安装包文件夹名字里不能有中文。

2、安装SQL2000数据库SP4补丁，3、安装停车场系统软件。

4 在IE浏览器里，输入相机IP地址，修改相机IP，修改相机参数，5、在停车场软件里选择相机型号、添加相机、显示屏，在车道管理里分配相机和显示屏，修改其他参数。

备注：相机在出厂时已经做过调试，客户只需修改IP地址（建议入口相机设置成192.168.1.101，出口192.168.1.102）、根据实际识别距离调整焦距、根据周围晚上环境亮度调节补光灯亮度、省份预设。

其他不需要设置什么东西。

在不清楚功能的情况下，请不要胡乱设置相机。

2产品介绍本公司高清网络一体式车牌识别系统，通过嵌入式系统架构实现前端车牌识别、抓拍功能，同时具备临时车收费、固定车管理、收费报表统计、临时车脱机计费等先进功能，能够满足各种出入口、停车场环境应用需求。

沈算子在倾斜车牌校正中的应用

沈算子在倾斜车牌校正中的应用摘要：提出了一种新的车牌倾斜校正方法，该方法首先根据沈算子检测出车牌边缘，然后将车牌区域平均划分为左右两个部分，分别计算这两个区域的重心，连接两个部分的重心，最后，计算出重心与水平方向的夹角，并按此夹角进行旋转。

实验证明，这种方法简单、实用，对光照、污迹等不敏感，抗干扰能力强。

关键词：沈算子；车牌边缘；边缘检测；倾斜校正；车牌重心0引言目前，智能交通系统已广泛应用于交叉路口监控、停车场监控以及高速公路收费等场合。

随着交通信息化越来越发达，交通智能化的研究理所当然成为研究热点之一。

车牌识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用中的一个重要研究课题，一个完整的车牌识别系统主要分为车牌定位、倾斜车牌校正、车牌识别几个步骤。

其中车牌图像往往会受到采集镜头与车牌之间的距离、道路坡度、汽车驾驶速度、天气、光照以及司机所挂车牌位置的影响等，我们所采集到的车牌图像往往会有一定程度的倾斜，给车牌字符分割和识别造成影响，车牌的倾斜校正是车牌图像识别至关重要的一步。

本文采用沈算子提取车牌边缘，然后根据图像重心计算出车牌倾斜角度。

实验表明，该算法具有运算速度快、抗噪效果好等特点。

1边缘检测1.1预处理由于相机成像的非均匀性，以及环境噪声影响，采集到的图像往往并不理想，在对图像进行其他操作以前，一般需要对图像进行预处理，例如使用A/D转换器将模拟信号转化成计算机可以处理的数字信号等。

图像在计算机中以二维矩阵的形式存储，以图像中每个点的灰度值或灰度级作为图像矩阵的元素。

彩色图像处理起来，算法比较复杂，在这里我们先把彩色图像(RGB)转换成灰度图像(Gray)。

1.2沈算子边缘检测本文选用二阶微分算子，即沈俊算子，通过寻找过零点，以完成边缘提取。

相比其他二阶微分算子，如Laplacian算子，沈俊算子实现简单，它只需要一个参数a0,而且具有很好的抗噪能力。

车牌边缘含有大量的视觉信息，我们要把车牌的边缘检测出来，为接下来的工作做好准备。

基于 Hough 变换及可信度的车牌旋转角度检测

基于 Hough 变换及可信度的车牌旋转角度检测赵娟;管庶安;袁慧【摘要】车牌角度矫正是汽车牌照识别的一个重要步骤。

采用Hough变换法检测车牌的倾斜角度。

首先对汽车牌照图像预处理，再提取车牌上下边框的边缘信息，利用Hough变换对提取的边缘信息进行变换，从而获得车牌上下边框的拟合直线及其倾斜角度，并引入可信度，以度量检测结果的优劣，最终获得较精确的汽车牌照的倾斜角度。

实验结果表明，该法抗干扰能力强，检测精度高。

【期刊名称】《武汉轻工大学学报》【年(卷),期】2014(033)002【总页数】4页(P56-59)【关键词】汽车牌照识别;倾斜角检测;Hough变换;可信度【作者】赵娟;管庶安;袁慧【作者单位】武汉轻工大学数学与计算机学院,湖北武汉430023;;;【正文语种】中文【中图分类】TP751在CLPR(Car License Plate Recognition，汽车牌照识别)中，经过车牌位置搜索后所获取的车牌图像不可避免地存在某种程度的倾斜。

这种倾斜不仅会给下一步字符分割带来困难，最终也将对汽车车牌识别［1］的正确率造成直接影响。

因此要找到一种方法能够检测车牌图像是否水平以及它倾斜的精确角度。

车辆牌照都有上下边框，通过检测车牌边框直线的倾斜角度以获得车牌的倾斜角度是一种可行的方法。

目前，常用直线拟合的方法有Hough变换法，最小二乘法和两点法。

Hough变换具有抗干扰能力强等特点，能有效排除干扰点，连接断裂的功能，但当边缘稍有弯曲时会产生误差［2］，且存在存储空间大，计算时间长，可靠性不足等问题。

最小二乘法是一种数学优化技术，通常用于曲线拟合，能对弯曲部分进行平均处理和修正但其抗干扰能力比较差，容易受到噪声的影响，会影响拟合的精度［3］。

两点法理论简单，计算均值后能有效抑制干扰，其矫正效果良好，但采样点比较多，且这些点服从随机分布，任意性太大，不能计算有断点的直线倾角。

鉴于汽车牌照上下边框容易被污损或遭到破坏，以及车牌固定时也会出现螺丝断点等情况造成的干扰。