移動端車牌識別演算法OCR識別流程

車牌識別演算法是基於OCR識別的一用應用。手機端車牌識別過程包括影象採集、影象預處理、車牌定位、字元分割、字元識別、輸出結果等一系列演算法運算，其流程如下圖所示： 其中影象採集是通過視訊流識別，對視訊進行解幀識別，移動端車牌識別演算法的識別速度為毫秒級別，體驗起來比掃二維碼還快。 車牌識別演算法影象採集：視訊模式下的影象採集，外部不需要任何觸發訊號。 預處理：一般會根據對現場環境和已經拍攝到的影象的分析得出結論，實現相機的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，並對影象進行噪聲過濾、對比度增強、影象縮放等處理。 車牌識別演算法車牌定位：車牌定位方法一般會依據紋理特徵、顏色特徵和形狀特徵等資訊，採用投影分析、連通域分析、機器學習等演算法檢測車牌。 字元分割：字元分割的主要思路是，基於車牌的二值化結果或邊緣提取結果，利用字元的結構特徵、字元間的相似性、字元間間隔等資訊，一方面把單個字元分別提取出來，也包括粘連和斷裂字元等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字元歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般採用的演算法有：連通域分析、投影分析，字元聚類和模板匹配等。 車牌識別演算法字元識別：目前比較流行的字元識別演算法有：模板匹配法、人工神經網路法、支援向量機法和Adaboost分類法等。經過機器學習或與字元資料庫模板進行匹配，最後選取匹配度最高的結果作為識別結果。