简单车牌检测

现在社会的发展迅速，人工智能也是现今最火热的趋势之一。很多智能化理念都会一一去实现，只是时间和策划的问题。

今天什么最多，其实有一个绝对是车。所以未来的智能交通一定是无可否定的技术，于是乎，今天简单说说车辆的车牌检测。如果有兴趣的朋友，可以和我们进一步进行探讨，今天讲解的是一个简单入门的车牌检测，希望给这方面的您带来一些帮助，谢谢！

小区，公司，收费站等都涉及车牌的检测，这样方便了整个流程的运行，所以这种技术的进步和发展，一定是一个非常好的趋势和应用。

今天所讲解的车牌检测是一个很简单的project。

首先展示下效果对比图：

• 首先project对采集的图像进行灰度化并进行了canny算子边缘检测。（今天就以这辆车为例子，不会这辆车的主人正在阅读这文章吧，哈哈！）

• 通过灰度化和canny算子边缘检测如下图所示，这样方便显著的车牌检测。

• 接下来对图像进行腐蚀，然后平滑图像的轮廓并从对象中移除小对象，如下：

这样就得到了车牌的具体位置。

• 接着对区域进行行向和纵向扫描，然后进行定位剪切。如下：

• 做一个水平矫正和垂直矫正，如下：
  

• 大概区域差不多，现在在字符分割前做一次预处理：

• 做一个像素量的统计：
  

• 现在开始分割字符：

• 最后，载入训练好的神经网络，将分割后的后的车牌字符归一化处理，最终进行车牌字符识别。

本次只是一个简单的project，适合新手入门，如果有兴趣的朋友可以进一步去深入了解，进行深入的研究。

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