一种基于OpenCV的高效车牌识别系统实现

• 作者: 刘云鹏 李瑾 潘闻
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 车牌定位 车牌识别 支持向量机 人工神经网络 机器学习
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 28-29
• 页数: 2页
• 字数: 1121字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于SVM(支持向量机)和ANN(人工神经网络)的车牌定位与识别算法，并使用OpenCV库有效实现。首先将灰度空间和HVS色度空间进行结合，在Sobel边缘提取基础上，进行自适应阈值下的二值化处理，通过对轮廓外接矩形的面积和长宽比初步定位车牌位置，然后利用SVM线下学习的方法更加精确的定位车牌位置。并采用寻找连通域有效外部轮廓的方法进行字符分割，最后对汉字位置、英文位置、数字位置和英文数字混合位置分别使用ANN方法进行字符识别。实验证明，该方法定位准确率和字符识别率高，可以有效应用于多种场合。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘云鹏		29	82	5.0	8.0
2	李瑾		10	8	2.0	2.0
3	潘闻		2	7	2.0	2.0